Paging Dr. Google: Availability and Reliability of Online Evidence-Based Treatment Information about ADHD
Notice bibliographique
Résumé
It is becoming increasingly common for caregivers and patients to search for health and mental health information on the Internet. Although there is a sizable scientific literature outlining an evidence-based approach to managing Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) in children and adolescents, it is not clear how much of the online information about the disorder and its treatment aligns with evidence-based practice. The goal of this study was to conduct a review of online information about ADHD treatment and to systematically analyze this information with respect to accountability, presentation, content and alignment with evidence-based practice, and readability. Thirty-one ADHD-themed websites identified by three common Internet search engines were coded using a set of standardized criteria. Results indicated that the quality of information about ADHD treatment was generally poor, with websites meeting less than half the standardized criteria. Alignment with evidence-based practice was especially poor; most websites did not discuss psychosocial treatments and very few mentioned the treatment guidelines produced by the American Academy of Pediatrics. Flesch-Kincaid reading level was, on average, much higher than the recommended grade 8 level. Results indicate that, although conducting online searches about ADHD treatment could be beneficial in the context of shared-decision making, it is important for clinicians and caregivers to understand the limitations of this approach and to continue to engage in evidence-based treatment of ADHD to ensure positive outcomes for children and adolescents with the disorder.
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 | 0,022 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».