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Enregistrement W4415352654 · doi:10.2196/78007

Mapping the Quality of German-Language Health Information on the Treatment of Knee Osteoarthritis: Cross-Sectional Analysis

2025· article· en· W4415352654 sur OpenAlexvenueno aff
Sandro Zacher, Jürgen Kasper, Julia Lauberger, Julia Lühnen, Lisa-Marie Redlich, Anke Steckelberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)CertificationChecklistInformation qualityAffect (linguistics)Presentation (obstetrics)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with knee osteoarthritis have a considerable need for information about their condition, its progression, and available treatments. Decision-making is often complex and requires evidence-based health information material (HIM). When medical consultations do not sufficiently address patients' needs, many seek additional information independently. OBJECTIVE: This study aimed to examine the quality of German-language HIM on knee osteoarthritis treatment and its suitability for supporting informed choice. In particular, the study analyzed the content of the HIM and assessed the balance in the presentation of treatment options. METHODS: A descriptive cross-sectional study was conducted. HIM was identified through a combination of search strategies, including a systematic internet search using commonly used German terms related to the treatment of knee osteoarthritis. Identified HIMs were independently assessed by 2 raters using the validated Mapping the Quality of Health Information (MAPPinfo) checklist, which operationalizes the criteria of the Guideline Evidence-Based Health Information. Information quality was calculated on a scale from 0% to 100%, representing compliance with the quality standard. A descriptive content analysis was also carried out to examine the range and balance of treatment options presented, as well as the reporting of benefits and complications associated with total knee arthroplasty (TKA). The presence of certification was recorded. RESULTS: A total of 94 HIMs were included. On average, the material met 14.6% (SD 9.4%) of the quality criteria. HIM from public and nonprofit providers performed better (mean 40.1%, SD 3.6% and mean 37.2%, SD 23.1%, respectively) than those from other providers. Overall, 14 HIMs presented treatment options in a balanced manner. Among the 78 HIMs that covered TKA, 38.5% (n=30) did not report any benefits, and 35.9% (n=28) omitted potential complications. Certified HIMs showed only moderately higher information quality than uncertified material (mean 26.8%, SD 16% vs mean 12.7%, SD 5.9%). CONCLUSIONS: Our results highlight the urgent need to improve the quality of German-language HIM on knee osteoarthritis. The deficits identified are fundamental and affect all dimensions of information quality. Although HIM from public or nonprofit organizations has better information quality, this does not facilitate informed choice. The frequent omission of complications and benefits of TKA and the unbalanced presentation of treatment options can influence decisions. Until structural improvements are made, patients seeking quality information should favor material from public or nonprofit providers. Additionally, the MAPPinfo checklist could form the basis of a differentiated certification system to make information quality more transparent for patients.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,427 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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