Meeting the needs of families: facilitating access to credible healthcare information
Notice bibliographique
Résumé
EBN engages readers through a range of online social media activities to debate issues important to nurses and nursing. EBN Opinion papers highlight and expand on these debates . Following an increase in the use of the internet in everyday life, research has identified that individuals are increasingly turning to the internet as a means for identifying information about healthcare conditions.1 One study identified that 98% of parents surveyed used the internet to search for information about their child's condition.2 While the use of the internet as an information seeking source is not problematic in itself, a substantial proportion of information has been identified as not being credible, meaning that families are often faced with poor quality non-evidence-based healthcare information.3 Compounding this problem is the fact that families typically do not have access to the traditional academic sources in which research studies are published, and there is a lengthy 17-year gap between publication of research findings and implementation of findings in clinical practice.4 In order to address these issues, a Twitter chat took place to explore how we can better reach families with evidence-based healthcare information. ### Working collaboratively with families There was overwhelming agreement among chat participants about the importance of ensuring that families are able …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».