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Enregistrement W4396714687 · doi:10.2196/52156

Evaluating the Quality of Cancer-Related WeChat Public Accounts: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4396714687 sur OpenAlexvenueno aff
Peng Pan, Changhua Yu, Tao Li, Tingting Dai, Hanhan Tian, Yaozu Xiong, Jie Lv, X.X. Hu, Weidong Ma, Wenda Yin

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintQuality (philosophy)Cross-sectional studyComputer scienceWorld Wide WebStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: WeChat (Tencent) is one of the most important information sources for Chinese people. Relevantly, various health-related data are constantly transmitted among WeChat users. WeChat public accounts (WPAs) for health are rapidly emerging. Health-related WeChat public accounts have a significant impact on public health. Because of the rise in web-based health-seeking behavior, the general public has grown accustomed to obtaining cancer information from WPAs. Although WPAs make it easy for people to obtain health information, the quality of the information is questionable. OBJECTIVE: This study aims to assess the quality and suitability of cancer-related WeChat public accounts (CWPAs). METHODS: The survey was conducted from February 1 to 28, 2023. Based on the WPA monthly list provided by Qingbo Big Data, 28 CWPAs in the WeChat communication index were selected as the survey sample. Quality assessment of the included CWPAs was performed using the HONcode instrument. Furthermore, suitability was measured by using the Suitability Assessment of Materials. A total of 2 researchers conducted the evaluations independently. RESULTS: Of the 28 CWPAs, 12 (43%) were academic and 16 (57%) were commercial. No statistical difference was found regarding the HONcode scores between the 2 groups (P=.96). The quality of the academic and commercial CWPAs evaluated using the HONcode instrument demonstrated mean scores of 5.58 (SD 2.02) and 5.63 (SD 2.16), respectively, corresponding to a moderate class. All CWPAs' compliance with the HONcode principles was unsatisfactory. A statistically significant difference between the 2 groups was observed in the Suitability Assessment of Materials scores (P=.04). The commercial WPAs reached an overall 55.1% (SD 5.5%) score versus the 50.2% (SD 6.4%) score reached by academic WPAs. The suitability of academic and commercial CWPAs was considered adequate. CONCLUSIONS: This study revealed that CWPAs are not sufficiently credible. WPA owners must endeavor to create reliable health websites using approved tools such as the HONcode criteria. However, it is necessary to educate the public about the evaluation tools of health websites to assess their credibility before using the provided content. In addition, improving readability will allow the public to read and understand the content.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,211 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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