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Enregistrement W4391793642 · doi:10.2196/49198

Arabic Web-Based Information on Oral Lichen Planus: Content Analysis

2024· article· en· W4391793642 sur OpenAlexvenueno aff
Azzam Almeshrafi, Arwa F AlHamad, Hamoud AlKuraidees, Lubna Alnasser

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthMedicineContext (archaeology)PopulationHealth careHealth literacyContent analysisInclusion (mineral)Family medicineEnvironmental healthPsychologyNursingPolitical scienceGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of web-based health information (WBHI) is on the rise, serving as a valuable tool for educating the public about health concerns and enhancing treatment adherence. Consequently, evaluating the availability and quality of context-specific WBHI is crucial to tackle disparities in health literacy and advance population health outcomes. OBJECTIVE: This study aims to explore and assess the quality of the WBHI available and accessible to the public on oral lichen planus (OLP) in Arabic. METHODS: The Arabic translation of the term OLP and its derivatives were searched in three general search platforms, and each platform's first few hundred results were reviewed for inclusion. We excluded content related to cutaneous LP, content not readily accessible to the public (eg, requiring subscription fees or directed to health care providers), and content not created by health care providers or organizations (ie, community forums, blogs, and social media). We assessed the quality of the Arabic WBHI with three standardized and validated tools: DISCERN, Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmarks, and Health On the Net (HON). RESULTS: Of the 911 resources of WBHI reviewed for eligibility, 49 were included in this study. Most WBHI resources were provided by commercial affiliations (n=28, 57.1%), with the remainder from academic or not-for-profit affiliations. WBHI were often presented with visual aids (ie, images; n=33, 67.4%). DISCERN scores were highest for WBHI resources that explicitly stated their aim, while the lowest scores were for providing the effect of OLP (or OLP treatment) on the quality of life. One-quarter of the resources (n=11, 22.4%) met all 4 JAMA benchmarks, indicating the high quality of the WBHI, while the remainder of the WBHI failed to meet one or more of the JAMA benchmarks. HON scores showed that one-third of WBHI sources had scores above 75%, indicating higher reliability and credibility of the WBHI source, while one-fifth of the sources scored below 50%. Only 1 in 7 WBHI resources scored simultaneously high on all three quality instruments. Generally, WBHI from academic affiliations had higher quality scores than content provided by commercial affiliations. CONCLUSIONS: There are considerable variations in the quality of WBHI on OLP in Arabic. Most WBHI resources were deemed to be of moderate quality at best. Providers of WBHI could benefit from increasing collaboration between commercial and academic institutions in creating WBHI and integrating guidance from international quality assessment tools to improve the quality and, hopefully, the utility of these valuable WBHI resources.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2024
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