Low back pain websites do not meet the needs of consumers: A study of online resources at three time points
Notice bibliographique
Résumé
Background: The popularity of the Internet as a source of health-related information for low back pain (LBP) is growing. Although research has evaluated information quality in health-related websites, few studies have considered whether content and presentation match consumer preferences. Objective: The aim of this study was to evaluate whether LBP website content and presentation matched preferences of consumers with LBP, whether matching preference of consumers changed over 8 years as recognition of people-centred healthcare has developed and whether this differs between countries of Internet searching. Method: The most prominent and top 20 LBP websites were identified using common search engines in 2010, 2015 and 2018. Websites identified in the top 20 in 2010 were followed up if not identified in 2015 and 2018. Two reviewers independently evaluated websites with a 16-item checklist developed from research of consumer preferences. In 2015, websites were identified using searches conducted using IP addresses from Australia, the United States of America (USA), the United Kingdom and Canada. After removal of duplicates, 55 websites were evaluated in 2010. In 2015 and 2018, 33 and 28 new sites, respectively, were identified, and 37 previous websites were re-evaluated. Results: In 2010 and 2015, websites predominantly originated from USA and were sponsored by “for-profit” organisations. In 2018, most websites originated from Australian “not-for-profit” organisations. None of the websites provided information on all content areas. At least 55% of websites were rated as poor or fair. No site rated as excellent overall. There was some worsening over time. Country of search did not affect results. Conclusion: Websites retrieved using typical searches did not meet information and presentation preferences of people with LBP.
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 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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».