An evaluation of the quality of online perinatal depression information
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the perinatal period (including pregnancy and up to 12 months after childbirth), expectant and new mothers are at an elevated risk of developing depression. Inadequate knowledge about perinatal depression and treatment options may contribute to the low help-seeking rates exhibited by perinatal people. The Internet can be an accessible source of information about perinatal depression; however, the quality of this information remains to be evaluated. The purpose of this study was to assess the quality of perinatal depression information websites. METHODS: After review, 37 websites were included in our sample. To assess overall website quality, we rated websites based on their reading level (Simple Measure of Gobbledegook; SMOG), information quality (DISCERN), usability (Patient Education Materials Assessment Tool; PEMAT), and visual design (Visual Aesthetics of Website Inventory; VisAWI). RESULTS: Websites often exceeded the National Institute of Health's recommended reading level of grades 6-8, with scores ranging from 6.8 to 13.5. Website information quality ratings ranged from 1.8 to 4.3 out of 5, with websites often containing insufficient information about treatment choices. Website usability ratings were negatively impacted by the lack of information summaries, visual aids, and tangible tools. Visual design ratings ranged from 3.2 to 6.6 out of 7, with a need for more creative design elements to enhance user engagement. CONCLUSIONS: This study outlines the characteristics of high-quality perinatal depression information websites. Our findings illustrate that perinatal depression websites are not meeting the needs of users in terms of reading level, information quality, usability, and visual design. Our results may be helpful in guiding healthcare providers to reliable, evidence-based online resources for their perinatal patients.
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 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 | 0,019 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».