Assessing the Quality and Readability of Health Information Webpages on Chronic Conditions (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Chronic conditions are highly prevalent in Canada, and individuals living with one or more chronic conditions often have complex care needs. Patient empowerment and self-management are central components of modern chronic disease management and one of the ways patients with chronic conditions self-manage their health is through the use of online resources and tools. There is, however, no regulation of information on the internet and patients may use potentially harmful or misleading information to inform their clinical decisions. OBJECTIVE The current study aimed to assess the quality and readability of easily accessible online health information resources. METHODS This study utilized Google and a number of other health information websites to search for information on seven common chronic conditions (asthma, chronic kidney disease, cardiovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, diabetes, hypertension, and mental health). Eligible webpages were then checked for quality using a 13-point checklist and for readability using the Dale-Chall readability formula. RESULTS : A total of 123 webpages were found that contained health information intended for the public. The quality scores ranged from 6/13 to 13/13. A majority (79.7%, N=98) of these webpages were high quality. The remaining webpages were medium quality. The webpage with the highest readability was written at a ninth to tenth grade level. The most common readability score was college graduate (41.5%, N=51). Taken together, the number of webpages that required post-secondary education to understand them was 92 (74.8%). CONCLUSIONS Health information identified through simple and practical searching methods was overall of high quality but had low readability. This study suggests that freely available information may not be universally accessible, particularly to those with lower educational attainment that may also be at higher risk of poor health outcomes.
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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».