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Enregistrement W4414822640 · doi:10.1016/j.msksp.2025.103430

Assessing patient education materials about low back pain for understandability, actionability, quality, readability, accuracy, comprehensiveness, and coverage of information about patients’ needs

2025· article· en· W4414822640 sur OpenAlexafffund
Bradley Furlong, Mona Frey, Simon Davidson, Giovanni E Ferreira, Holly Etchegary, Kris Aubrey‐Bassler, Amanda Häll

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Science and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNewfoundland and LabradorMemorial University of Newfoundland
Mots-clésLow back painPatient educationPatient careMEDLINEPatient assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients have unhelpful beliefs about low back pain (LBP), which are associated with worse outcomes. Education may modify these beliefs, but patients with LBP rarely receive education in practice. Patient education materials (PEMs) are a quick, inexpensive intervention to support information provision. OBJECTIVES: assess PEMs for understandability, actionability, quality, readability, accuracy, comprehensiveness, and coverage of information about patients' needs to identify the best PEMs for practice. METHODS: We searched published literature for PEMs tested in randomized trials or recommended in clinical guidelines. We used the Patient Education Materials Assessment Tool (PEMAT) to assess understandability and actionability, DISCERN to assess quality, the Patient Information and Education Needs Checklist for Low Back Pain (PINE-LBP) to assess information need coverage, and the Flesch Reading Ease (FRE) and Flesch-Kincaid Grade-Level (FKGL) algorithms to assess readability. We assessed accuracy (proportion of treatment recommendations aligning with guidelines) and comprehensiveness (proportion of correctly covered guideline recommendations), and qualitatively synthesized PEM content relating to 21 information and education needs about LBP. RESULTS: Nineteen PEMs were included. None were actionable or comprehensive, and many had inaccurate treatment recommendations. There was considerable variation and conflicting information in the content provided across PEMs. Only the My Back Pain website met acceptable standards for more than half (4/7) outcomes. CONCLUSIONS: Educational messaging for LBP varies substantially and PEMs require improvement in various areas. The My Back Pain website met acceptable standards across most outcomes and may be the best available option for practice.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,423 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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