Assessment of the Readability and Quality of Online Patient Education Material for Chronic Medical Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Patient education materials (PEMs) were assessed from chronic health condition associations to determine their quality and if they were above the 6th grade reading level (GRL) recommended by the Centers for Disease Control and National Institutes of Health. PEMs from 55 associations were assessed for their GRL using ten readability scales and underwent a difficult word analysis. The associations had their quality assessed using two methods: the Journal of the American Medical Association (JAMA) Benchmarks and Health on the Net Foundation Code of Conduct certification (HONCode). Two thousand five hundred and ninety PEMs, collected between June and November 2021, were analyzed. The overall GRL average was 10.8 ± 2.8, with a range of 0 to 19. Difficult word analysis showed that 15.8% ± 4.8 contained complex words of 3 or more syllables and 25.7% ± 6.3 contained words which were unfamiliar. No association displayed all four indicators of quality according to JAMA Benchmarks or held an up-to-date HONCode certification. The PEM readability continues to be written at a level above the recommended GRL. Additionally, the lack of quality indicators from the associations' websites may make it difficult for older adults to identify the sources as credible. This represents an opportunity to optimize materials that would be understood by a wider audience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».