Availability and Readability of Online Patient Education Materials Regarding Regional Anesthesia Techniques for Perioperative Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient education materials (PEM) should be written at a sixth-grade reading level or lower. We evaluated the availability and readability of online PEM related to regional anesthesia and compared the readability and content of online PEM produced by fellowship and nonfellowship institutions. METHODS: With IRB exemption, we constructed a cohort of online regional anesthesia PEM by searching Websites from North American academic medical centers supporting a regional anesthesiology and acute pain medicine fellowships and used a standardized Internet search engine protocol to identify additional nonfellowship Websites with regional anesthesia PEM based on relevant keywords. Readability metrics were calculated from PEM using the TextStat 0.1.4 textual analysis package for Python 2.7 and compared between institutions with and without a fellowship program. The presence of specific descriptive PEM elements related to regional anesthesia was also compared between groups. RESULTS: PEM from 17 fellowship and 15 nonfellowship institutions were included in analyses. The mean (SD) Flesch-Kincaid Grade Level for PEM from the fellowship group was 13.8 (2.9) vs 10.8 (2.0) for the nonfellowship group (p = 0.002). We observed no other differences in readability metrics between fellowship and nonfellowship institutions. Fellowship-based PEM less commonly included descriptions of the following risks: local anesthetic systemic toxicity (p = 0.033) and injury due to an insensate extremity (p = 0.003). CONCLUSIONS: Available online PEM related to regional anesthesia are well above the recommended reading level. Further, fellowship-based PEM posted are at a higher reading level than PEM posted by nonfellowship institutions and are more likely to omit certain risk descriptions.
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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 | 0,019 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».