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Enregistrement W2911174794 · doi:10.1071/sh18092

Provision of online HIV-related information to gay, bisexual and other men who have sex with men: a health literacy-informed critical appraisal of Canadian agency websites

2019· article· en· W2911174794 sur OpenAlexafffundabout
Mark Gilbert, Warren Michelow, Joshun Dulai, Daniel Wexel, Trevor Hart, Ingrid Young, Susan Martin, Paul Flowers, Lorie Donelle, Olivier Ferlatte

Notice bibliographique

RevueSexual Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityWestern UniversityToronto Metropolitan UniversityOntario HIV Treatment NetworkCommunity Based Research CentreBC Research (Canada)BC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMen who have sex with menAgency (philosophy)UsabilityPublic healthHealth literacyLiteracyMedicineGovernment (linguistics)Reading (process)Medical educationFamily medicineGerontologyPsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Health careNursingPolitical scienceComputer scienceSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background HIV risk and prevention information is increasingly complex and poses challenges for gay, bisexual and other men who have sex with men (GBMSM) seeking to find, understand and apply this information. A directed content analysis of Canadian HIV websites to see what information is provided, how it is presented and experienced by users, was conducted. METHODS: Eligible sites provided information relevant for GBMSM on HIV risk or prevention, were from community or government agencies, and were aimed at the public. Sites were found by using a Google search using French and English search terms, from expert suggestions and a review of links. Eligibility and content for review was determined by two reviewers, and coded using a standardised form. Reading grade level and usability scores were assessed through Flesch-Kincaid and LIDA instruments. RESULTS: Of 50 eligible sites, 78% were from community agencies and 26% were focussed on GBMSM. Overall, fewer websites contained information on more recent biomedical advances (e.g. pre-exposure prophylaxis, 10%) or community-based prevention strategies (e.g. seroadaptive positioning, 10%). Many sites had high reading levels, used technical language and relied on text and prose. And 44% of websites had no interactive features and most had poor usability scores for engageability. CONCLUSIONS: Overall, less information about emerging topics and a reliance on text with high reading requirements was observed. Our study speaks to potential challenges for agency website operators to maintain information relevant to GBMSM which is up-to-date, understandable for a range of health literacy skills and optimises user experience.

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)0,110
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,274
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1100,274
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0270,028
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,407 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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