Lyme disease prevention: A content analysis of Canadian patient group and government websites
Notice bibliographique
Résumé
The quality of information presented on health-related websites-in terms of comprehensiveness, accuracy and consistency-is a public health concern. To date, the consistency of information across Canadian websites devoted to Lyme disease (LD) prevention has not been evaluated. The first aim of this study was to describe the contents and recommendations of LD prevention websites provided by two types of Canadian organizations: government (n = 3) and patient groups (n = 3). A second objective was to analyse the level of convergence among these websites in terms of their prevention-related content. Initial coding of the content resulted in information segments grouped into 114 subthemes related to nine overarching themes: tick habitat suitability, risk period, transmission, personal protection, peridomestic environmental management, tick identification and removal, early symptoms, testing and diagnosis and preventive treatment. Comparative content analyses were performed both within and between the content of websites of the two organization types. The themes most frequently addressed by both organization types were personal protection (20% of the prevention-related content in patient group websites and 22% of the prevention-related content in government websites), transmission (12% and 16%, respectively) and tick identification and removal (19% and 15%, respectively). Government websites' information was generally convergent with that of patient group websites (four highly convergent themes, three moderately convergent and two divergent). Nevertheless, of particular concern were divergent messages and inaccurate information found on 11 subthemes out of 103. Examples included other possible modes of transmission and the ineffectiveness of DEET insect repellent. These results suggest the need for public health and health communications research on the issue of the quality of LD prevention information found on the Internet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».