Assessment of the Readability of Web-Based Patient Education Material From Major Canadian Pediatric Associations: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based patient education materials (PEMs) are frequently written above the recommended reading level in North America. Poor PEM readability limits the accessibility of medical information for individuals with average literacy levels or lower. Pediatric hospital and association websites have not only been shown to be a preferred source of information among caregivers but have also become a necessity during the COVID-19 pandemic. The readability of Canadian pediatric association websites has not yet been assessed. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine if the content of PEMs from Canadian pediatric associations is written at a reading level that the majority of Canadians can understand. METHODS: A total of 258 PEMs were extracted from 10 Canadian pediatric associations and evaluated for their reading level using 10 validated readability scales. The PEMs underwent a difficult word analysis and comparisons between PEMs from different associations were conducted. RESULTS: Web-based PEMs were identified from 3 pediatric association websites, where the reading level (calculated as a grade level) was found to be an average of 8.8 (SD 1.8) for the Caring for Kids website, 9.5 (SD 2.2) for the Pediatric Endocrine Group website, and 13.1 (SD 2.1) for the Atlantic Pediatric Society website. The difficult word analysis identified that 19.9% (SD 6.6%) of words were unfamiliar, with 13.3% (SD 5.3%) and 31.9% (SD 6.1%) of words being considered complex (≥3 syllables) and long (≥6 letters), respectively. CONCLUSIONS: The web-based PEMs were found to be written above the recommended seventh-grade reading level for Canadians. Consideration should be made to create PEMs at an appropriate reading level for both patients and their caregivers to encourage health literacy and ultimately promote preventative health behaviors and improve child health outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».