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Enregistrement W4385843707 · doi:10.2196/48143

Investigating the Readability and Linguistic, Psychological, and Emotional Characteristics of Digital Dementia Information Written in the English Language: Multitrait-Multimethod Text Analysis

2023· article· en· W4385843707 sur OpenAlexvenueno aff
Margi Engineer, Sushant Kot, Emma Dixon

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityDementiaPsychologyReading (process)Context (archaeology)Thematic analysisCategorizationLinguisticsComputer scienceArtificial intelligenceMedicineQualitative researchSociologyDisease

Résumé

BACKGROUND: Past research in the Western context found that people with dementia search for digital dementia information in peer-reviewed medical research articles, dementia advocacy and medical organizations, and blogs written by other people with dementia. This past work also demonstrated that people with dementia do not perceive English digital dementia information as emotionally or cognitively accessible. OBJECTIVE: In this study, we sought to investigate the readability; linguistic, psychological, and emotional characteristics; and target audiences of digital dementia information. We conducted a textual analysis of 3 different types of text-based digital dementia information written in English: 300 medical articles, 35 websites, and 50 blogs. METHODS: We assessed the text's readability using the Flesch Reading Ease and Flesch-Kincaid Grade Level measurements, as well as tone, analytical thinking, clout, authenticity, and word frequencies using a natural language processing tool, Linguistic Inquiry and Word Count Generator. We also conducted a thematic analysis to categorize the target audiences for each information source and used these categorizations for further statistical analysis. RESULTS: The median Flesch-Kincaid Grade Level readability score and Flesch Reading Ease score for all types of information (N=1139) were 12.1 and 38.6, respectively, revealing that the readability scores of all 3 information types were higher than the minimum requirement. We found that medical articles had significantly (P=.05) higher word count and analytical thinking scores as well as significantly lower clout, authenticity, and emotional tone scores than websites and blogs. Further, blogs had significantly (P=.48) higher word count and authenticity scores but lower analytical scores than websites. Using thematic analysis, we found that most of the blogs (156/227, 68.7%) and web pages (399/612, 65.2%) were targeted at people with dementia. Website information targeted at a general audience had significantly lower readability scores. In addition, website information targeted at people with dementia had higher word count and lower emotional tone ratings. The information on websites targeted at caregivers had significantly higher clout and lower authenticity scores. CONCLUSIONS: Our findings indicate that there is an abundance of digital dementia information written in English that is targeted at people with dementia, but this information is not readable by a general audience. This is problematic considering that people with <12 years of education are at a higher risk of developing dementia. Further, our findings demonstrate that digital dementia information written in English has a negative tone, which may be a contributing factor to the mental health crisis many people with dementia face after receiving a diagnosis. Therefore, we call for content creators to lower readability scores to make the information more accessible to a general audience and to focus their efforts on providing information in a way that does not perpetuate overly negative narratives of dementia.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

1 modèle sur 3 a qualifié ce travail de métarecherche. Ce travail est contesté : il se situe à la frontière empirique du domaine, et son statut dépend du modèle interrogé. C'est l'un des 51 travaux du dossier des désaccords.

strate : venue_new · poids de sondage : 2684.25 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8T2
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: low

Text analysis of the readability and linguistic accessibility of digital dementia information, including peer-reviewed research articles, for people with dementia; touches how research is communicated and discovered, but the primary object is consumer health information, so it sits on the boundary.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It studies readability and accessibility of dementia information, not scholarly communication as research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Health literacy readability of dementia info for patients; not research practice or researcher behaviour.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,418 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
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