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Enregistrement W2736868680 · doi:10.4103/1357-6283.210517

Assessing reading levels of health information: uses and limitations of flesch formula

2017· article· en· W2736868680 sur OpenAlexaff
Pranay Jindal, JoyC MacDermid

Notice bibliographique

RevueEducation for Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityLegibilityHealth literacyReading (process)ComprehensionHealth careReading comprehensionPsychologyComputer scienceMedicineMedical educationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Written health information is commonly used by health-care professionals (HCPs) to inform and assess patients in clinical practice. With growing self-management of many health conditions and increased information seeking behavior among patients, there is a greater stress on HCPs and researchers to develop and implement readable and understandable health information. Readability formulas such as Flesch Reading Ease (FRE) and Flesch-Kincaid Reading Grade Level (FKRGL) are commonly used by researchers and HCPs to assess if health information is reading grade appropriate for patients. PURPOSE: In this article, we critically analyze the role and credibility of Flesch formula in assessing the reading level of written health information. DISCUSSION: FRE and FKRGL assign a grade level by measuring semantic and syntactic difficulty. They serve as a simple tool that provides some information about the potential literacy difficulty of written health information. However, health information documents often involve complex medical words and may incorporate pictures and tables to improve the legibility. In their assessments, FRE and FKRGL do not take into account (1) document factors (layout, pictures and charts, color, font, spacing, legibility, and grammar), (2) person factors (education level, comprehension, health literacy, motivation, prior knowledge, information needs, anxiety levels), and (3) style of writing (cultural sensitivity, comprehensiveness, and appropriateness), and thus, inadequately assess reading level. New readability measures incorporate pictures and use complex algorithms to assess reading level but are only moderately used in health-care research and not in clinical practice. Future research needs to develop generic and disease-specific readability measures to evaluate comprehension of a written document based on individuals' literacy levels, cultural background, and knowledge of disease.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,341
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations258
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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