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Enregistrement W2731865878 · doi:10.1155/2017/3681989

Comparative Readability Analysis of Online Patient Education Resources on Inflammatory Bowel Diseases

2017· article· en· W2731865878 sur OpenAlexaff
Rishabh Gulati, Mohammad Nawaz, Linh Lam, Nikolaos Pyrsopoulos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityMedicineUlcerative colitisPatient educationGrade levelInflammatory bowel diseaseHealth literacyDiseaseInternal medicineFamily medicineHealth careComputer scienceMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National Institutes of Health recommend a readability grade level of less than 7th grade for patient directed information. In this study, we use validated readability metrics to analyze patient information from prominent websites pertaining to ulcerative colitis and Crohn's disease. METHODS: The terms "Crohn's Disease," "Ulcerative Colitis," and "Inflammatory Bowel Disease" were queried on Google and Bing. Websites containing patient education material were saved as a text file and then modified through expungement of medical terminology that was described within the text. Modified text was then divided into subsections that were analyzed using six validated readability scales. RESULTS: None of the websites analyzed in this study achieved an estimated reading grade level below the recommended 7th grade. The median readability grade level (after modification) was 11.5 grade levels for both Crohn's disease and ulcerative colitis. The treatment subsection required the highest level of education with a median readability grade of 12th grade (range of 6.9 to 17). CONCLUSION: Readability of online patient education material from the analyzed popular websites far exceeds the recommended level of being less than 7th grade. Patient education resources should be revised to achieve wider health literacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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