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Enregistrement W4389001120 · doi:10.1016/j.jclinepi.2023.11.009

A multimethods randomized trial found that plain language versions improved adults understanding of health recommendations

2023· article· en· W4389001120 sur OpenAlexafffund
Shahab Sayfi, Rana Charide, Sarah A Elliott, Lisa Hartling, Matthew Munan, Lisa Stallwood, Nancy J. Butcher, Dawn P. Richards, Joseph L. Mathew, Jozef Suvada, Elie A. Akl, Tamara Kredo, Lawrence Mbuagbaw, Ashley Motilall, Ami Baba, Shannon D. Scott, Maicon Falavigna, Miloslav Klugar, Tereza Friessová, Tamara Lotfi, Adrienne Stevens, Martin Offringa, Holger J. Schünemann, Kevin Pottie

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonGlycemic Index LaboratoriesWestern UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenAlberta HealthUniversity of AlbertaMcMaster UniversityPublic Health Agency of CanadaUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesImpactCochrane
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorld Health Organization
Mots-clésUsabilityRandomized controlled trialPlain languageMedicineGuidelinePopulationMedical educationMEDLINEFamily medicineApplied psychologyPsychologyComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To make informed decisions, the general population should have access to accessible and understandable health recommendations. To compare understanding, accessibility, usability, satisfaction, intention to implement, and preference of adults provided with a digital "Plain Language Recommendation" (PLR) format vs. the original "Standard Language Version" (SLV). STUDY DESIGN AND SETTING: An allocation-concealed, blinded, controlled superiority trial and a qualitative study to understand participant preferences. An international on-line survey. 488 adults with some English proficiency. 67.8% of participants identified as female, 62.3% were from the Americas, 70.1% identified as white, 32.2% had a bachelor's degree as their highest completed education, and 42% said they were very comfortable reading health information. In collaboration with patient partners, advisors, and the Cochrane Consumer Network, we developed a plain language format of guideline recommendations (PLRs) to compare their effectiveness vs. the original standard language versions (SLVs) as published in the source guideline. We selected two recommendations about COVID-19 vaccine, similar in their content, to compare our versions, one from the World Health Organization (WHO) and one from Centers for Disease Control and Prevention (CDC). The primary outcome was understanding, measured as the proportion of correct responses to seven comprehension questions. Secondary outcomes were accessibility, usability, satisfaction, preference, and intended behavior, measured on a 1-7 scale. RESULTS: Participants randomized to the PLR group had a higher proportion of correct responses to the understanding questions for the WHO recommendation (mean difference [MD] of 19.8%, 95% confidence interval [CI] 14.7-24.9%; P < 0.001) but this difference was smaller and not statistically significant for the CDC recommendation (MD of 3.9%, 95% CI -0.7% to 8.3%; P = 0.096). However, regardless of the recommendation, participants found the PLRs more accessible, (MD of 1.2 on the seven-point scale, 95% CI 0.9-1.4%; P < 0.001) and more satisfying (MD of 1.2, 95% CI 0.9-1.4%; P < 0.001). They were also more likely to follow the recommendation if they had not already followed it (MD of 1.2, 95% CI 0.7-1.8%; P < 0.001) and share it with other people they know (MD of 1.9, 95% CI 0.5-1.2%; P < 0.001). There was no significant difference in the preference between the two formats (MD of -0.3, 95% CI -0.5% to 0.03%; P = 0.078). The qualitative interviews supported and contextualized these findings. CONCLUSION: Health information provided in a PLR format improved understanding, accessibility, usability, and satisfaction and thereby has the potential to shape public decision-making behavior.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,636
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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