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Enregistrement W3021388327 · doi:10.2196/11464

Advice for Health Care Professionals and Users: An Evaluation of Websites for Perinatal Anxiety

2018· article· en· W3021388327 sur OpenAlexvenueno aff
Donna Moore, Virginia Harrison

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyHealth professionalsPsychologyHealth careNursingMedicineAdvice (programming)Family medicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many websites are available with information and resources for perinatal anxiety; however, there is limited research on the quality and content of these sites. OBJECTIVE: This study aims to identify what sites are available on perinatal anxiety, identify any information and therapeutic advice given, and review its accuracy and website design. METHODS: We conducted an evaluation of websites for perinatal anxiety. Eligible websites (N=50) were evaluated for accuracy of information, resources for mothers, website quality, and readability. RESULTS: Information was often incomplete and focused on symptoms rather than risk factors or impact of untreated perinatal anxiety. Websites often had information on treatment (46/50, 92%), but much less on screening (19/50, 38%). Most sites provided at least some resources to support mothers (49/50, 98%), but active, guided support was infrequent (25/50, 50%). Website quality was extremely variable and mostly difficult to read (42/50, 84%). CONCLUSIONS: This study recommends the top 4 websites on perinatal anxiety for health care professionals and users. There is a need for websites to be developed that provide accurate, evidence-based information that women can relate to with quality support resources. Furthermore, these sites should be easy to use and readable.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,478 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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