Available web-based teaching resources for health care professionals on screening for oral cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify websites with adequate information on oral cancer screening for healthcare professionals (HCPs) and to assess both their quality and contents. STUDY DESIGN: Websites were identified using Google and HON medical professional search engines using the terms "screening for oral cancer". The first 100 sites retrieved by each engine were analysed using the DISCERN questionnaire (reliability), the V instrument (contents on oral cancer) and further by the Flesch-Kinkaid Reading Grade Level and the Flesch Reading Ease (readability). RESULTS: The overall rating showed minimal shortcomings in the quality of the information in the websites. The coverage and correctness of information on "visual examination" was rated as fair/good, whereas updating of contents resulted very variable (eg: 81% for visual examination and 18.2% for molecular biomarkers). These results permitted to rank the websites housing relevant information for oral cancer. Top ranking websites were affiliated to the Oral Cancer Foundation (USA), WHO Collaborating Centre for oral cancer (UK) whose webpage is entitled "Oral Cancer Education and Research", and the Clinical Guidelines maintained by the British Columbia Cancer Agency (Canada) and the British Dental Association (UK) respectively. CONCLUSIONS: There are web-based, HCP-addressed, resources on screening for oral cancer housing heterogeneous information both in quality and contents. The use of specific evaluation tools permits the selection of reliable websites on this topic with a potential to improve the existing educational gaps among HCPs.
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.
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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle