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Enregistrement W3120410397 · doi:10.5489/cuaj.6870

Caught in the net: Characterizing how testicular cancer patients use the internet as an information source

2021· article· en· W3120410397 sur OpenAlexaffvenue
Sarah Yeo, Bernhard J. Eigl, Sherry Kit Wa Chan, Christian Kollmannsberger, Paris‐Ann Ingledew

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetTesticular cancerCancerMedicinePopulationFamily medicineHealth careSurvivorship curveMedical educationWorld Wide WebInternal medicineComputer sciencePolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Over 70% of Canadians who use the internet search for healthcare information online. This is especially true regarding the young adult population. Testicular cancer is the most commonly diagnosed cancer in men aged 15-29. This study characterizes how testicular cancer patients access healthcare information online, and how this influences their clinical encounters and treatment decisions. METHODS: From June 2018 to January 2019, a survey consisting of 24 open- and close-ended questions was distributed to testicular cancer patients at a tertiary cancer center. Survey results were evaluated using mixed methods analysis. RESULTS: Fifty-nine surveys were distributed and 44 responses were received. All respondents used the internet regularly and 82% used the internet as a source of information regarding their cancer. The majority followed top hits from Google when selecting websites to view. Frequent topics searched included treatment details and survivorship concerns. Eighty-nine percent of users found online information easy to understand and 94% found it increased their understanding. For 47% of users, the internet did not influence their clinical consultation nor their treatment decision (53%). CONCLUSIONS: Most testicular cancer patients in this study are regular internet users and use the internet to search for testicular cancer information. Healthcare providers should recognize this, and can play important roles in discussing online findings with patients to assess their background knowledge and expectations, as well as providing guidance on selecting credible online resources. The results of this study can be used to improve patient-physician communication and education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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