Developing a Quality Benchmark for Determining the Credibility of Web Health Information- a Protocol of a Gold Standard Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current pandemic of COVID-19 has changed the way health information is distributed through online platforms. These platforms have played a significant role in informing patients and the public with knowledge that has changed the virtual world forever. Simultaneously, there are growing concerns that much of the information is not credible, impacting patient health outcomes, causing human lives, and tremendous resource waste. With the increasing use of online platforms, patients/the public require new learning models and sharing medical knowledge. They need to be empowered with strategies to navigate disinformation on online platforms. Methods and Design: To meet the urgent need to combat health “misinformation,” the research team proposes a structured approach to develop a quality benchmark, an evidence-based tool that identifies and addresses the determinants of online health information reliability. The specific methods to develop the intervention are the following: (1) systematic reviews: two comprehensive systematic reviews to understand the current state of the quality of online health information and to identify research gaps, (2) content analysis: develop a conceptual framework based on established and complementary knowledge translation approaches for analyzing the existing quality assessment tools and draft a unique set of quality of domains, (3) focus groups: multiple focus groups with diverse patients/the public and health information providers to test the acceptability and usability of the quality domains, (4) development and evaluation: a unique set of determinants of reliability will be finalized along with a preferred scoring classification. These items will be used to develop and validate a quality benchmark to assess the quality of online health information. Expected Outcomes: This multi-phase project informed by theory will lead to new knowledge that is intended to inform the development of a patient-friendly quality benchmark. This benchmark will inform best practices and policies in disseminating reliable web health information, thus reducing disparities in access to health knowledge and combat misinformation online. In addition, we envision the final product can be used as a gold standard for developing similar interventions for specific groups of patients or populations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».