Health Information on Pre-Exposure Prophylaxis From Search Engines and Twitter: Readability Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is proven to prevent HIV infection. However, PrEP uptake to date has been limited and inequitable. Analyzing the readability of existing PrEP-related information is important to understand the potential impact of available PrEP information on PrEP uptake and identify opportunities to improve PrEP-related education and communication. OBJECTIVE: We examined the readability of web-based PrEP information identified using search engines and on Twitter. We investigated the readability of web-based PrEP documents, stratified by how the PrEP document was obtained on the web, information source, document format and communication method, PrEP modality, and intended audience. METHODS: Web-based PrEP information in English was systematically identified using search engines and the Twitter API. We manually verified and categorized results and described the method used to obtain information, information source, document format and communication method, PrEP modality, and intended audience. Documents were converted to plain text for the analysis and readability of the collected documents was assessed using 4 readability indices. We conducted pairwise comparisons of readability based on how the PrEP document was obtained on the web, information source, document format, communication method, PrEP modality, and intended audience, then adjusted for multiple comparisons. RESULTS: A total of 463 documents were identified. Overall, the readability of web-based PrEP information was at a higher level (10.2-grade reading level) than what is recommended for health information provided to the general public (ninth-grade reading level, as suggested by the Department of Health and Human Services). Brochures (n=33, 7% of all identified resources) were the only type of PrEP materials that achieved the target of ninth-grade reading level. CONCLUSIONS: Web-based PrEP information is often written at a complex level for potential and current PrEP users to understand. This may hinder PrEP uptake for some people who would benefit from it. The readability of PrEP-related information found on the web should be improved to align more closely with health communication guidelines for reading level to improve access to this important health information, facilitate informed decisions by those with a need for PrEP, and realize national prevention goals for PrEP uptake and reducing new HIV infections in the United States.
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 | 0,007 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».