An Internet-Based Consumer Resource for People with Low Back Pain (MyBackPain): Development and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
People increasingly use the internet to obtain information about health complaints, including low back pain (LBP). LBP is the leading cause of disability internationally, and outcomes are worsening. There is an urgent need for resources that aid improvement of outcomes. There have been calls to engage consumers in the development of resources, but this has rarely been implemented. MyBackPain is a website that was developed with extensive involvement of consumers to ensure that the resource meets their needs for content and presentation. This paper aimed to describe the multistep process undertaken to develop the MyBackPain website and provide an extensive evaluation of its impact. Development of MyBackPain involved 10 steps, many of which have been published in the academic literature. These steps included consultation regarding consumer needs, evaluation of existing internet resources, identification of key messages to be reinforced, identification of frequently asked questions, consensus for content, content development (including development of algorithms to guide tailoring of the user experience), development of consumer-focused evidence-based treatment summaries, development of descriptions of health care providers, and testing. Evaluation included qualitative examination of people's interactions with the website and its effects on their daily lives and an ongoing randomized controlled trial of impact of use of the site on people's LBP-related health literacy, clinical outcomes, and treatment choices. It is hoped that the website can aid in the reduction of the massive burden of LBP and provide a template for the development of resources for other conditions.
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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 | 0,052 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».