Readability and Quality of Online Information on Osteoarthritis: An Objective Analysis With Historic Comparison
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) is the most common cause of disability in people older than 65 years. Readability of online OA information has never been assessed. A 2003 study found the quality of online OA information to be poor. OBJECTIVE: The aim of this study was to review the readability and quality of current online information regarding OA. METHODS: The term osteoarthritis was searched across the three most popular English language search engines. The first 25 pages from each search engine were analyzed. Duplicate pages, websites featuring paid advertisements, inaccessible pages (behind a pay wall, not available for geographical reasons), and nontext pages were excluded. Readability was measured using Flesch Reading Ease Score, Flesch-Kincaid Grade Level, and Gunning-Fog Index. Website quality was scored using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria and the DISCERN criteria. Presence or absence of the Health On the Net Foundation Code of Conduct (HONcode) certification, age of content, content producer, and author characteristics were noted. RESULTS: A total of 37 unique websites were found suitable for analysis. Readability varied by assessment tool from 8th to 12th grade level. This compares with the recommended 7th to 8th grade level. Of the 37, 1 (2.7%) website met all 4 JAMA criteria. Mean DISCERN quality of information for OA websites was "fair," compared with the "poor" grading of a 2003 study. HONcode-endorsed websites (43%, 16/37) were of a statistically significant higher quality. CONCLUSIONS: Readability of online health information for OA was either equal to or more difficult than the recommended level.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle