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Enregistrement W4205959375 · doi:10.2196/28135

The Quality of Internet Websites for People Experiencing Psychosis: Pilot Expert Assessment

2022· article· en· W4205959375 sur OpenAlexvenueno aff
Kay Wilhelm, Tonelle Handley, Catherine McHugh, David M. Lowenstein, Kristy Arrold

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistUsabilityQuality (philosophy)The InternetMedicineCredibilityPsychosisIntervention (counseling)PsychologyPsychiatryClinical psychologyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinicians need to be able to assess the quality of the available information to aid clinical decision-making. The internet has become an important source of health information for consumers and their families. OBJECTIVE: This study aimed to rate the quality of websites with psychosis-related information (to provide clinicians with a basis for recommending material to guide clinical decision-making with consumers and their families), using a validated instrument as well as a purpose-developed checklist, and consider improvement in quality over a 4-year period. METHODS: Two measures of website quality were used: the DISCERN scale and the Psychosis Website Quality Checklist (PWQC). Terms related to psychosis, including "psychotic," "psychosis," "schizophrenia," "delusion," and "hallucination," were entered into Google, and the first 25 results were analyzed. In total, 6 raters with varying health professional backgrounds were used to evaluate the websites across two time points: January-March 2014 and January-March 2018. RESULTS: Of the 25 websites rated, only the 6 highest ranked websites achieved a DISCERN score, indicating that they were of "good" quality (51-62 out of a possible 75), while the mean score of the websites (mean 43.96, SD 12.08) indicated an overall "fair" quality. The PWQC revealed that websites scored highly on "availability and usability" (mean 16.82, SD 3.96) but poorly on "credibility" (mean 20.99, SD 6.68), "currency" (mean 5.16, SD 2.62), and "breadth and accuracy" (mean 77.87, SD 23.20). Most sites lacked information about early intervention, recreational drug use and suicide risk, with little change in content over time. Stating an editorial or review process on the website (found in 56% of websites) was significantly associated with a higher quality score on both scales (the DISCERN scale, P=.002; the PWQC, P=.006). CONCLUSIONS: The information on the internet available for clinicians to recommend to people affected by psychosis tended to be of "fair" quality. While higher-quality websites exist, it is generally not easy way to assess this on face value. Evidence of an editorial or review process was one indicator of website quality. While sites generally provided basic clinical information, most lacked material addressing weighing up risks and benefits of medication and alternatives, the role of coercive treatment and other more contentious issues. Insufficient emphasis is placed on detailed information on early intervention and importance of lifestyle modifications or how families and friends can contribute. These are likely to be the very answers that consumers and carers are seeking and this gap contributes to unmet needs among this group. We suggest that clinicians should be aware of what is available and where there are gaps.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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