Use of Machine Learning Algorithms to Predict the Understandability of Health Education Materials: Development and Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving the understandability of health information can significantly increase the cost-effectiveness and efficiency of health education programs for vulnerable populations. There is a pressing need to develop clinically informed computerized tools to enable rapid, reliable assessment of the linguistic understandability of specialized health and medical education resources. This paper fills a critical gap in current patient-oriented health resource development, which requires reliable and accurate evaluation instruments to increase the efficiency and cost-effectiveness of health education resource evaluation. OBJECTIVE: We aimed to translate internationally endorsed clinical guidelines to machine learning algorithms to facilitate the evaluation of the understandability of health resources for international students at Australian universities. METHODS: Based on international patient health resource assessment guidelines, we developed machine learning algorithms to predict the linguistic understandability of health texts for Australian college students (aged 25-30 years) from non-English speaking backgrounds. We compared extreme gradient boosting, random forest, neural networks, and C5.0 decision tree for automated health information understandability evaluation. The 5 machine learning models achieved statistically better results compared to the baseline logistic regression model. We also evaluated the impact of each linguistic feature on the performance of each of the 5 models. RESULTS: We found that information evidentness, relevance to educational purposes, and logical sequence were consistently more important than numeracy skills and medical knowledge when assessing the linguistic understandability of health education resources for international tertiary students with adequate English skills (International English Language Testing System mean score 6.5) and high health literacy (mean 16.5 in the Short Assessment of Health Literacy-English test). Our results challenge the traditional views that lack of medical knowledge and numerical skills constituted the barriers to the understanding of health educational materials. CONCLUSIONS: Machine learning algorithms were developed to predict health information understandability for international college students aged 25-30 years. Thirteen natural language features and 5 evaluation dimensions were identified and compared in terms of their impact on the performance of the models. Health information understandability varies according to the demographic profiles of the target readers, and for international tertiary students, improving health information evidentness, relevance, and logic is critical.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».