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Enregistrement W3149627148 · doi:10.15347/wjm/2021.001

Does the packaging of health information affect the assessment of its reliability? A randomized controlled trial protocol

2021· article· en· W3149627148 sur OpenAlexaffabout
Leela Raj, Denise Smith, James Heilman

Notice bibliographique

RevueWikiJournal of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Protocol (science)Randomized controlled trialReliability (semiconductor)Test (biology)Affect (linguistics)Public healthMedical educationHealth carePsychologyMedicineApplied psychologyNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Wikipedia is frequently used as a source of health information. However, the quality of its content varies widely across articles. The DISCERN tool is a brief questionnaire developed in 1996 by the Division of Public Health and Primary Health Care of the Institute of Health Sciences of the University of Oxford. They claim it provides users with a valid and reliable way of assessing the quality of written information. However, the DISCERN instrument’s reliability in measuring the quality of online health information, particularly whether or not its scores are affected by reader biases about specific publication sources, has not yet been explored. Methods This study is a double-blind randomized assessment of a Wikipedia article versus a BMJ literature review using a modified version of the DISCERN tool. Participants will include physicians and medical residents from four university campuses in Ontario and British Columbia and will be randomized into one of four study arms. Inferential statistics tests (paired t-test, multi-level ordinal regression, and one-way ANOVA) will be conducted with the data collected from the study. Outcomes The primary outcome of this study will be to determine whether a statistically significant difference in DISCERN scores exists, which could suggest whether or not how health information is packaged influences how it is assessed for quality. Plain Language Summary The internet, and in particular Wikipedia, is an important way for professionals, students and the public to obtain health information. For this reason, the DISCERN tool was developed in 1996 to help users assess the quality of the health information they find. The ability of DISCERN to measure the quality of online health information has been supported with research, but the role of bias has not necessarily been accounted for. Does how the information is packaged influence how the information itself is evaluated? This study will compare the scores assigned to articles in their original format to the same articles in a modified format in order to determine whether the DISCERN tool is able to overcome bias. A significant difference in ratings between original and inverted articles will suggest that the DISCERN tool lacks the ability to overcome bias related to how health information is packaged.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,400 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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