Readability of online COVID-19 health information: a comparison between four English speaking countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The internet is now the first line source of health information for many people worldwide. In the current Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) global pandemic, health information is being produced, revised, updated and disseminated at an increasingly rapid rate. The general public are faced with a plethora of misinformation regarding COVID-19 and the readability of online information has an impact on their understanding of the disease. The accessibility of online healthcare information relating to COVID-19 is unknown. We sought to evaluate the readability of online information relating to COVID-19 in four English speaking regions: Ireland, the United Kingdom, Canada and the United States, and compare readability of website source provenance and regional origin. METHODS: The Google® search engine was used to collate the first 20 webpage URLs for three individual searches for 'COVID', 'COVID-19', and 'coronavirus' from Ireland, the United Kingdom, Canada and the United States. The Gunning Fog Index (GFI), Flesch-Kincaid Grade (FKG) Score, Flesch Reading Ease Score (FRES), Simple Measure of Gobbledygook (SMOG) score were calculated to assess the readability. RESULTS: There were poor levels of readability webpages reviewed, with only 17.2% of webpages at a universally readable level. There was a significant difference in readability between the different webpages based on their information source (p < 0.01). Public Health organisations and Government organisations provided the most readable COVID-19 material, while digital media sources were significantly less readable. There were no significant differences in readability between regions. CONCLUSION: Much of the general public have relied on online information during the pandemic. Information on COVID-19 should be made more readable, and those writing webpages and information tools should ensure universal accessibility is considered in their production. Governments and healthcare practitioners should have an awareness of the online sources of information available, and ensure that readability of our own productions is at a universally readable level which will increase understanding and adherence to health guidelines.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».