A critical analysis of online patient‐directed resources on catheter ablation for ventricular arrhythmias
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients search online content to improve their understanding of medical procedures. The quality of online patient education materials (OPEMs) on catheter ablation of ventricular arrhythmias (VAs) requires investigation. Methods: Six predetermined search terms relating to VA ablation were used to search Google, Bing and Yahoo for written OPEMs, and YouTube for video OPEMs. Written OPEMs were assessed for readability using five readability indices to produce a required reading grade level, and quality using the DISCERN and Journal of the American Medical Association (JAMA) instruments. Video OPEMs were assessed for quality according to compliance with a list of investigator-developed essential discussion points. Results: 1200 written and 480 videos were identified using the search strategy, of which 60 and 25 respectively were unique OPEMs included in this study. The mean reading grade level for written OPEMs was 11.3 ± 1.9, with no articles being written at the 6th grade level recommended by the American Medical Association. Using quality metrics, only 26.7% of written OPEMs attained a 'high-quality' JAMA rating, and 30% had a DISCERN score of 'good' or better. Video OPEMs similarly had poor quality, only discussing a mean of 3.50 ± 2.57 out of 18 total essential criteria. Conclusion: There is a paucity of online patient-directed materials on VA catheter ablation. Available OPEMs are of insufficient quality to adequately convey essential information, and written OPEMs are written at a level higher than the recommended reading level.
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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 | 0,053 | 0,391 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».