Quality and Readability of Google Search Information on HoLEP for Benign Prostate Hyperplasia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the quality and readability of online information on holmium laser enucleation of the prostate in managing benign prostate hyperplasia using the most-used search engine worldwide, Google. Methods: Google search terms “Holmium laser surgery” and “enlarged prostate” were used to generate 150 search results. Two independent authors (i) excluded any paywall, scientific literature, or advertisement and (ii) conducted an independent assessment on information quality, which was based on DISCERN, QUEST, and JAMA criteria, and readability, which was based on the FKG, GFI, SMOG, and FRE scores on qualified webpages. A third author was involved if there were any discrepancies between the assessments. Results: 107 qualified webpages were included in the data analysis. The median DISCERN score was 42 out of 80 (IQR 35–49). The median JAMA score was 0 out of 4 (IQR 0–1). The median QUEST score was 9 out of 28 (IQR 9–12). Using the non-parametric ANOVA and post hoc Games–Howell test, significant differences were identified between rankings of webpages. Sponsorship had no influence on the quality of webpages. The overall readability level required a minimum reading level of grade 11. Linear regression analysis showed that a higher ranked webpage is a positive predictor for all three quality assessment tools. Conclusions: The overall quality of online information on HoLEP is poor. We identify that the top-ranked google searches have a higher DISCERN score and are a positive predictor for DISCERN/QUEST/JAMA. Quality online information can benefit patients but should be used in conjunction with professional medical consultation.
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 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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».