Descriptive Review of Online Information Resources for People With Stroke: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with stroke and their caregivers experience numerous information needs; internet-based resources may offer cost-effective ways to improve access to information about this condition and its management, including the availability of resources and support. The quality of online health information is, therefore, an important consideration for both developers and consumers of these online resources. OBJECTIVE: This study aims to map and evaluate the content, readability, understandability, design, and quality characteristics of freely available online information resources (ie, websites) that empower people with stroke and their caregivers with information and self-help strategies poststroke. METHODS: This descriptive review will follow the five systematic and rigorous methodological steps that are recommended for scoping reviews, which include the following: (1) identifying the research question, (2) identifying relevant studies, (3) selecting the studies, (4) charting the data, and (5) collating, summarizing, and reporting the results. Data will then be synthesized and analyzed thematically. RESULTS: As of February 2021, the scoping review is in the data extraction stage. Data will be synthesized, and the first results are expected to be submitted for publication in an open-access peer-reviewed journal in August 2021. In addition, we will develop an accessible summary of the results for stakeholder meetings. Ethical approval is not required for this review, as it will only include publicly available information. CONCLUSIONS: This study is novel and will evaluate the typology, content, and design-related criteria, including accessibility, aesthetics, navigability, interactivity, privacy, and data protection, of online information resources for stroke. The review will be limited to online resources published in English. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/23174.
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 | 0,116 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,015 |
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 ».