Assessment of online patient education material for eye cancers: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess online American patient education material (PEM) related to eye cancers in order to determine the quality of the content and appropriateness of the contents' reading level as it relates to the American population. PEMs were extracted from fifteen American cancer and ophthalmology associations and evaluated for their reading level using ten validated readability scales. PEMs then had all words extracted and evaluated for their difficulty and familiarity. The quality of the PEMS were assessed according to DISCERN, Heath On the Net Foundation Code of Conduct (HONCode), and JAMA benchmarks. Overall, online PEMs from the associations were written at a 11th grade reading level, which is above the recommended 6th grade reading level. The difficult word analysis identified that 26% of words were unfamiliar. Only one of the fifteen association held a HONCode certification while no organization met the standards of all four JAMA benchmarks. The average score for DISCERN was 2.4 out of a total of 5 for the fifteen questions related to treatment option information quality. Consideration should be made to create PEMs at an appropriate grade reading level to encourage health literacy and ultimately promote health outcomes. Associations should also focus on incorporating easily identifiable quality indicators to allow patients to better identify reputable resources.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».