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Enregistrement W6908630412 · doi:10.25916/sut.26215673

Presenting evidence to patients online: what do web users think of consumer summaries of Cochrane musculoskeletal reviews?

2024· article· en· W6908630412 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetUsabilityHealth careAllianceMEDLINESystematic reviewDecision aidsProcess (computing)Patient satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet has the potential to be an effective medium for delivering health care knowledge to consumers. While computer usability research makes recommendations about how to present Web-based information generally, there remains no clear guidance on how to present specific forms of health care research evidence online in a way that facilitates understanding and good health care decision making. The two goals of this study were to describe the Cochrane Musculoskeletal Group's (CMSG's) process for developing online patient-focused summaries of systematic reviews and to evaluate the impressions of these summaries formed by users. A process for summarizing the results of systematic reviews via consumer summaries has evolved over 15 years. An evaluation of this approach took the form of Internet surveys on the Arthritis Society of Canada website and surveys of members of the Canadian Arthritis Patient Alliance (CAPA). Respondents provided information on background, relationship to the decision, their satisfaction with and preparation for decision making, and suggestions for improvements to the summaries. Survey data were collected between August 1, 2005, and February 28, 2006. A total of 261 respondents completed the survey. The majority (226/261 or 87%) of respondents reported having an arthritis-related condition. The consumer summary approach was generally reviewed favorably by respondents, with most agreeing that the summary provided appropriate information (177/261 or 68%), would be useful to others (160/261 or 61%), was well laid out (159/261 or 61%), was easy to learn from (157/261 or 60%), and was useful to the reader (153/261 or 59%). Areas of potential improvement were indicated by relatively fewer respondents agreeing that they could easily find all the information they wanted (118/261 or 45%), by a substantial proportion being unable to judge whether the providers of the information are reliable (80/261 or 31%), and by a similar proportion being unable to determine whether the information presented was the best available (68/261 or 26%). The CMSG has developed an approach to summarizing the results of often-technical systematic reviews into public-friendly consumer summaries. Our online survey showed that this approach was generally well liked but identified specific areas for improvement. Feedback from this survey will help to reshape and improve the current template for consumer summaries used by the CMSG.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,383 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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