Efficacy of Natural Health Products in Treating Osteoporosis: What is the Quality of Internet Patient Advice?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With Canadians increasing their use of the Internet to find health-related information, especially regarding natural health products (NHPs), there is a need for high-quality, evidence-based information on Web sites to aid consumers in making informed decisions regarding the appropriate and safe use of NHPs. OBJECTIVE: To determine the quality of Web sites that target consumers and advocate the use of NHPs in the management of osteoporosis in postmenopausal women. METHODS: Web sites were identified via the Google search engine using the key words "natural treatment osteoporosis." The first pages of the first 91 Web sites identified were assessed for relevance based on the following criteria: (1) written in English, (2) contained consumer information, and (3) claimed a benefit of a single NHP in the management of osteoporosis. This task was completed by 2 investigators; differences were resolved by consensus after discussion with the third investigator. Quality of relevant sites was assessed using an expanded DISCERN instrument that also examined the evidence supporting the claim of benefit. Additionally, readability of the sites was assessed. RESULTS: Thirty-eight Web sites met the inclusion criteria. Using the DISCERN instrument, we found that many of the sites scored low, suggesting serious or extensive shortcomings. On many Web sites, benefit claims regarding calcium, vitamin D, phytoestrogens, dehydroepiandrosterone and vitamin K were consistent with empirical evidence. However, for other NHPs, many of these same sites made effectiveness claims that were not supported by current evidence from randomized controlled trials. Twenty-five sites did not provide information as to what resources were used to support their claims. The average reading grade score was grade 11.9 (based on US school grades) and the mean Flesch Reading Ease Score was 41.7. (A higher score out of 100 indicates ease of reading.) CONCLUSIONS: Due to the poor quality and content from unknown sources found on some Web sites, consumers who access Web sites for information regarding the use of NHPs in osteoporosis should do so cautiously and discuss results with their healthcare providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,282 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».