The development and validation of an instrument to measure the quality of health research reports in the lay media
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The media serves as an important link between medical research, as reported in scholarly sources, and the public and has the potential to act as a powerful tool to improve public health. However, concerns about the reliability of health research reports have been raised. Tools to monitor the quality of health research reporting in the media are needed to identify areas of weakness in health research reporting and to subsequently work towards the efficient use of the lay media as a public health tool through which the public's health behaviors can be improved. METHODS: We developed the Quality Index for health-related Media Reports (QIMR) as a tool to monitor the quality of health research reports in the lay media. The tool was developed according to themes generated from interviews with health journalists and researchers. Item and domain characteristics and scale reliability were assessed. The scale was correlated with a global quality assessment score and media report word count to provide evidence towards its construct validity. RESULTS: The items and domains of the QIMR demonstrated acceptable validity and reliability. Items from the 'validity' domain were negatively skewed, suggesting possible floor effect. These items were not eliminated due to acceptable content and face validity. QIMR total scores produced a strong correlation with raters' global assessment and a moderate correlation with media report word count, providing evidence towards the construct validity of the instrument. CONCLUSIONS: The results of this investigation indicate that QIMR can adequately measure the quality of health research reports, with acceptable reliability and validity.
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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 | 0,180 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».