Evaluating the readability of recruitment materials in veterinary clinical research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Owner comprehension is vital to recruitment and study success, but limited information exists regarding the readability of public-facing veterinary clinical trial descriptions. OBJECTIVES: The current study sought to evaluate the readability of public-facing online veterinary clinical trial descriptions from academic institutions and private referral practices. ANIMALS: None. METHODS: This prospective study assessed readability in a convenience sample of veterinary clinical trial study descriptions using 3 common methods: the Flesch-Kincaid Grade Level (F-K), Flesch Reading Ease Score (FRES), and online Automatic Readability Checker (ARC). Results were compared across specialties and between academic and private institutions. RESULTS: Grade level and readability consensus scores (RCSs) were obtained for 61 online clinical trial descriptions at universities (n = 49) and private practices (n = 12). Average grade-level RCS for study descriptions was 14.13 (range, 9-21). Using Microsoft Word, the FRES score was higher in descriptions from universities compared to private practices (P = .03), and F-K scores were lower in university compared to private practice descriptions (P = .03). FRES (P = .07), F-K (P = .12), and readability consensus (P = .17) scores obtained from ARC were not different between institution types. Forty-eight studies (79%) had RCSs over 12, equivalent to reading material at college or graduate school levels. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Similar to other areas in veterinary communication, the evaluated veterinary clinical trial descriptions used for advertising and recruitment far exceeded the recommended 6th-grade reading level for medical information. Readability assessments are straightforward to conduct, and ensuring health literacy should be a customary best practice in veterinary medicine and clinical research.
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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 | 0,075 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».