The QUEST for quality online health information: validation of a short quantitative tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online health information is unregulated and can be of highly variable quality. There is currently no singular quantitative tool that has undergone a validation process, can be used for a broad range of health information, and strikes a balance between ease of use, concision and comprehensiveness. To address this gap, we developed the QUality Evaluation Scoring Tool (QUEST). Here we report on the analysis of the reliability and validity of the QUEST in assessing the quality of online health information. METHODS: The QUEST and three existing tools designed to measure the quality of online health information were applied to two randomized samples of articles containing information about the treatment (n = 16) and prevention (n = 29) of Alzheimer disease as a sample health condition. Inter-rater reliability was assessed using a weighted Cohen's kappa (κ) for each item of the QUEST. To compare the quality scores generated by each pair of tools, convergent validity was measured using Kendall's tau (τ) ranked correlation. RESULTS: The QUEST demonstrated high levels of inter-rater reliability for the seven quality items included in the tool (κ ranging from 0.7387 to 1.0, P < .05). The tool was also found to demonstrate high convergent validity. For both treatment- and prevention-related articles, all six pairs of tests exhibited a strong correlation between the tools (τ ranging from 0.41 to 0.65, P < .05). CONCLUSIONS: Our findings support the QUEST as a reliable and valid tool to evaluate online articles about health. Results provide evidence that the QUEST integrates the strengths of existing tools and evaluates quality with equal efficacy using a concise, seven-item questionnaire. The QUEST can serve as a rapid, effective, and accessible method of appraising the quality of online health information for researchers and clinicians alike.
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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 | 0,071 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».