Quality of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Information on the Chinese Internet: Website Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of internet technology has greatly increased the ability of patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) to obtain health information, giving patients more initiative in the patient-physician decision-making process. However, concerns about the quality of website health information will affect the enthusiasm of patients' website search behavior. Therefore, it is necessary to evaluate the current situation of Chinese internet information on COPD. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the quality of COPD treatment information on the Chinese internet. METHODS: Using the standard disease name "" ("chronic obstructive pulmonary disease" in Chinese) and the commonly used public search terms "" ("COPD") and "" ("emphysema") combined with the keyword "" ("treatment"), we searched the PC client web page of Baidu, Sogou, and 360 search engines and screened the first 50 links of the website from July to August 2021. The language was restricted to Chinese for all the websites. The DISCERN tool was used to evaluate the websites. RESULTS: A total of 96 websites were included and analyzed. The mean overall DISCERN score for all websites was 30.4 (SD 10.3; range 17.3-58.7; low quality), no website reached the maximum DISCERN score of 75, and the mean score for each item was 2.0 (SD 0.7; range 1.2-3.9). There were significant differences in mean DISCERN scores between terms, with "chronic obstructive pulmonary disease" having the highest mean score. CONCLUSIONS: The quality of COPD information on the Chinese internet is poor, which is mainly reflected in the low reliability and relevance of COPD treatment information, which can easily lead consumers to make inappropriate treatment choices. The term "chronic obstructive pulmonary disease" has the highest DISCERN score among commonly used disease search terms. It is recommended that consumers use standard disease names when searching for website information, as the information obtained is relatively reliable.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».