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Enregistrement W3192842223 · doi:10.2196/22809

Web-Based Information Seeking Behaviors of Low-Literacy Hispanic Survivors of Breast Cancer: Observational Pilot Study

2021· article· en· W3192842223 sur OpenAlexvenueno aff
Francisco Iacobelli, Ginger Dragon, Giselle Mazur, Judith Guitelman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésObservational studyBreast cancerMedicineOncologyWeb applicationPsychologyCancerGerontologyInternal medicineWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet searching is a useful tool for seeking health information and one that can benefit low-literacy populations. However, low-literacy Hispanic survivors of breast cancer do not normally search for health information on the web. For them, the process of searching can be frustrating, as frequent mistakes while typing can result in misleading search results lists. Searches using voice (dictation) are preferred by this population; however, even if an appropriate result list is displayed, low-literacy Hispanic women may be challenged in their ability to fully understand any individual article from that list because of the complexity of the writing. OBJECTIVE: This observational study aims to explore and describe web-based search behaviors of Hispanic survivors of breast cancer by themselves and with their caregivers, as well as to describe the challenges they face when processing health information on the web. METHODS: We recruited 7 Hispanic female survivors of breast cancer. They had the option to bring a caregiver. Of the 7 women, 3 (43%) did, totaling 10 women. We administered the Health LiTT health literacy test, a demographic survey, and a breast cancer knowledge assessment. Next, we trained the participants to search on the web with either a keyboard or via voice. Then, they had to find information about 3 guided queries and 1 free-form query related to breast cancer. Participants were allowed to search in English or in Spanish. We video and audio recorded the computer activity of all participants and analyzed it. RESULTS: We found web articles to be written for a grade level of 11.33 in English and 7.15 in Spanish. We also found that most participants preferred searching using voice but struggled with this modality. Pausing while searching via voice resulted in incomplete search queries, as it confused the search engine. At other times, background noises were detected and included in the search. We also found that participants formulated overly general queries to broaden the results list hoping to find more specific information. In addition, several participants considered their queries satisfied based on information from the snippets on the result lists alone. Finally, participants who spent more time reviewing articles scored higher on the health literacy test. CONCLUSIONS: Despite the problems of searching using speech, we found a preference for this modality, which suggests a need to avoid potential errors that could appear in written queries. We also found the use of general questions to increase the chances of answers to more specific concerns. Understanding search behaviors and information evaluation strategies for low-literacy Hispanic women survivors of breast cancer is fundamental to designing useful search interfaces that yield relevant and reliable information on the web.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations3
Publié2021
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Résumé présentoui

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