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Enregistrement W3213688727 · doi:10.2196/21462

The Online Patient Satisfaction Index for Patients With Low Back Pain: Development, Reliability, and Validation Study

2021· article· en· W3213688727 sur OpenAlexvenueno aff
Tamana Afzali, Henrik Hein Lauridsen, Janus Laust Thomsen, Jan Hartvigsen, Martin Bach Jensen, Allan Riis

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNovo NordiskGigtforeningen
Mots-clésReliability (semiconductor)Index (typography)Physical therapyPatient satisfactionPsychologyMedicineComputer scienceNursingPhysicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain is highly prevalent, and most often, a specific causative factor cannot be identified. Therefore, for most patients, their low back pain is labeled as nonspecific. Patient education and information are recommended for all these patients. The internet is an accessible source of medical information on low back pain. Approximately 50% of patients with low back pain search the internet for health and medical advice. Patient satisfaction with education and information is important in relation to patients' levels of inclination to use web-based information and their trust in the information they find. Although patients who are satisfied with the information they retrieve use the internet as a supplementary source of information, dissatisfied patients tend to avoid using the internet. Consumers' loyalty to a product is often applied to evaluate their satisfaction. Consumers have been shown to be good ambassadors for a service when they are willing to recommend the service to a friend or colleague. When consumers are willing to recommend a service to a friend or colleague, they are also likely to be future users of the service. To the best of our knowledge, no multi-item instrument exists to specifically evaluate satisfaction with information delivered on the web for people with low back pain. OBJECTIVE: This study aims to report on the development, reliability testing, and construct validity testing of the Online Patient Satisfaction Index to measure patients' satisfaction with web-based information for low back pain. METHODS: This is a cross-sectional validation study of the Online Patient Satisfaction Index. The index was developed with experts and assessed for face validity. It was subsequently administered to 150 adults with nonspecific low back pain. Of these, 46% (70/150) were randomly assigned to participate in a reliability test using an intraclass correlation coefficient of agreement. Construct validity was evaluated by hypothesis testing based on a web app (MyBack) and Wikipedia on low back pain. RESULTS: The index includes 8 items. The median score (range 0-24) based on the MyBack website was 20 (IQR 18-22), and the median score for Wikipedia was 12 (IQR 8-15). The entire score range was used. Overall, 53 participants completed a retest, of which 39 (74%) were stable in their satisfaction with the home page and were included in the analysis for reliability. Intraclass correlation coefficient of agreement was estimated to be 0.82 (95% CI 0.68-0.90). Two hypothesized correlations for construct validity were confirmed through an analysis using complete data. CONCLUSIONS: The index had good face validity, excellent reliability, and good construct validity and can be used to measure satisfaction with the provision of web-based information regarding nonspecific low back pain among people willing to access the internet to obtain health information. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03449004; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03449004.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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