Surfing for Back Pain Patients
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A prospective, systematic review of web sites related to back pain. OBJECTIVE: To assess the nature and quality of back pain-related information on the World Wide Web during a 2-year period. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The Internet has become a rich source of medical information. Limited knowledge is available, however, about the quality of online resources. Although previous systematic reviews on medical-related web sites found problems in varying degrees with the credibility of information, no such review was conducted to assess the back pain-related sites. METHODS: A search of web sites was conducted in November 1996 using five search engines (AltaVista, Infoseek, Lycos, Yahoo, and Magellan) and two key terms ("back pain" and "back problems"). A sample of sites was evaluated by two independent reviewers. Each site was described by the type and nature of the sponsor, target audience, and content. Overall quality was assessed in terms of evidence-based information available. RESULTS: Seventy-four web sites were reviewed in 1996, and nine of them (12.2%) were identified as high-quality sites. Advertising was the focus of 80.8% of the sites. Eleven sites (14.9%) were found to be discontinued 1 year later, and 20 (27.0%) were not accessible by the reviewers at the 2-year follow-up evaluation. Of the remaining 54 sites, 44.4% were produced by for-profit companies, and most sites targeted people with back pain (63.0%). Only seven out of the nine high-quality sites held their ratings at the 2-year follow-up evaluation. CONCLUSION: Most back pain-related web sites can be classified as advertising. The quality varied considerably, resulting in difficulties for patients to find useful information in this field. The increasing number of people seeking medical information on the Web creates a need for more high quality sites. Further, systematic review of web sites should be encouraged to monitor the accuracy of Internet publication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».