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Enregistrement W1964766252 · doi:10.2196/jmir.2.3.e16

Anesthesiologists' Responses to an Email Request for Advice from an Unknown Patient

2000· article· en· W1964766252 sur OpenAlexaff
John Oyston

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvice (programming)MedicineThe InternetFrequently asked questionsWeb siteElective surgeryMedical emergencyFamily medicineWorld Wide WebMedical educationAnesthesiaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People are using the Internet as a method of getting medical advice. Some Web sites include the email addresses of physicians, and some people are contacting these physicians for advice. As many patients undergo surgery on a "day surgery" basis, they often have no opportunity to ask anesthesiologists for advice before surgery; these patients may be more likely than other groups to use Internet email to ask questions. It seemed that it would be useful to find out what, if any, advice anesthesiologists would give in response to email from an unknown patient. OBJECTIVE: To determine how anesthesiologists would respond to an email requesting advice about an anesthetic problem from an unknown patient. METHODS: In February 1998, an email message was sent from a fictitious patient, using an email address created for this study, to 115 anesthesiologists whose email addresses were found on publicly accessible web sites. The message described the patient's problem with a previously administered anesthetic and requested advice about anesthesia for upcoming surgery. Responses were entered in a database and analyzed to determine the percentage of anesthesiologists who responded, and how helpful, accurate, and complete their advice was. RESULTS: Fifty-eight responses were obtained from 108 valid email addresses (54% response rate). Of these, 78% were received within 48 hours. Eighty-three percent (83%) of respondents suggested contacting a local physician, 62% mentioned reviewing the old chart, and 41% suggested a specific diagnosis. None of the initial replies contained inaccurate advice, but only five responses were considered to be comprehensive. Ten percent (10%) included a disclaimer with the response. Eighty-three percent (83%) of replies were subjectively assessed as being friendly in tone. CONCLUSIONS: At present, patients who email an unknown anesthesiologist can expect to get a reply from over half. The advice is likely to be prompt, friendly, and to provide accurate and appropriate--but probably incomplete--advice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,411 · 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

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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