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Enregistrement W2741468274 · doi:10.1002/nau.23359

Patient‐targeted websites on overactive bladder: What are our patients reading?

2017· article· en· W2741468274 sur OpenAlexaff
Aisling A. Clancy, Duane Hickling, Laura Didomizio, May Sanaee, Fady Shehata, Rebekah A. Zee, Hisham Khalil

Notice bibliographique

RevueNeurourology and Urodynamics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesAllerganPfizer
Mots-clésReadabilityMedicineOveractive bladderThe InternetAudience measurementCertificationHealth literacyMEDLINEQuality (philosophy)Reading (process)AccreditationInformation qualityFamily medicineHealth careMedical educationAlternative medicineAdvertisingWorld Wide WebInformation systemPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Patients often turn to the Internet for information on medical conditions. We sought to evaluate the quality and readability of highly visible websites on overactive bladder (OAB). METHODS: A survey of 42 consecutive patients attending outpatient urogynecology clinics was performed to identify the most commonly used Internet search engines and search terms for information on OAB. The three most commonly used search engines (Google, Bing, and Yahoo!) were then queried using the three most commonly used search terms. The first 20 relevant websites from each search were reviewed. After excluding duplicates, 35 websites were analyzed. Website quality of information on OAB was evaluated using the DISCERN score, JAMA benchmark criteria, and Health on the Net code (HONcode) accreditation status. Readability was assessed using the Simplified Measure of Gobbledygook (SMOG) and Dale-Chall indices. RESULTS: Websites were classified as advertisement/commercial (31%), health portal (29%), professional (26%), patient group (6%), and other (9%). The overall mean DISCERN score was 44 ± 18 (maximum possible score of 80). Three websites (9%) met all four JAMA benchmark criteria. Seventeen percent of websites provided adequate information on content authorship and contributions. Median SMOG and Dale-Chall indices were 9.9 (IQR 9.3-11.2) and 9.0 (IQR 8.1-9.4), respectively. Nine websites (26%) were HONcode certified. CONCLUSIONS: Popular websites on OAB are of low quality, written for a high school to college-level readership, and often lack adequate information to assess the potential for commercial bias. Patients should be cautioned that incomplete and potentially biased information on OAB is prevalent online.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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