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Enregistrement W4207078279 · doi:10.2196/34003

Official Websites Providing Information on COVID-19 Vaccination: Readability and Content Analysis

2022· article· en· W4207078279 sur OpenAlexvenueno aff
Andy Wai Kan Yeung, Thomas Wochele‐Thoma, Fabian Eibensteiner, Elisabeth Klager, Mojca Hriberšek, Emil D. Parvanov, Dalibor Hrg, Sabine Völkl-Kernstock, Maria Kletečka-Pulker, Eva Schaden, Harald Willschke, Atanas G. Atanasov

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityVaccinationCertificationQuality (philosophy)MedicineFamily medicineInternet privacyMedical educationComputer sciencePolitical scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Online information on COVID-19 vaccination may influence people's perception and willingness to be vaccinated. Official websites of vaccination programs have not been systematically assessed before. OBJECTIVE: This study aims to assess and compare the readability and content quality of web-based information on COVID-19 vaccination posted on official/governmental websites. Furthermore, the relationship between evaluated website parameters and country vaccination rates were calculated. METHODS: By referring to an open data set hosted at Our World in Data, the 58 countries/regions with the highest total vaccination count as of July 8, 2021, were identified. Together with the websites from the World Health Organization and European Union, a total of 60 vaccination campaign websites were targeted. The "frequently asked questions" or "questions and answers" section of the websites were evaluated in terms of readability (Flesch Reading Ease score and Flesch-Kincaid Grade Level), quality (Health On the Net Foundation code [HONcode] certification and Quality Evaluation Scoring Tool), and content stating vaccination duration of protection and potential side effects. RESULTS: In terms of readability, the Flesch Reading Ease score of the vaccination frequently asked questions websites ranged between 11.2 and 69.5, with a mean of 40.9 (SD 13.2). Meanwhile, the Flesch-Kincaid Grade Level ranged between 6.5 and 17.6, with a mean of 12.1 (SD 2.8). In terms of quality, only 2 websites were HONcode certified, and the Quality Evaluation Scoring Tool score of the websites ranged between 7 and 20, with a mean of 15.3 (SD 3.1). Half of the websites (25/50) did not present a publication date or date of the last update. Regarding the duration of protection offered by the vaccines, 46% (23/50) of the websites stated that they do not know, and another 40% (20/50) did not address it. Five side effects of the vaccinations were most frequently mentioned, namely, fever/chill (41/50, 82%), various injection site discomfort events (eg, swelling, redness, or pain; 39/50, 78%), headache (36/50, 72%), fatigue (33/50, 66%), and muscle/joint pain (31/50, 62%). CONCLUSIONS: In general, the content quality of most of the evaluated websites was good, but HONcode certification should be considered, content should be written in a more readable manner, and a publication date or date of the last update should be presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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