Surfing Behind a Boat: Quality and Reliability of Online Resources on Scaphoid Fractures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients seeking information and advice on treatment of scaphoid fractures unknowingly confront longstanding medical controversies surrounding the management of this condition. However, there are no studies specifically looking into the quality and reliability of online information on scaphoid fractures. METHODS: We identified 44 unique websites for evaluation using the term "scaphoid fractures". The websites were categorized by type and assessed using the DISCERN score, the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria and the Health on the net (HON) code. RESULTS: The majority of websites were commercial (n = 13) followed by academic (n = 12). Only seven of the websites were HON certified. The mean DISCERN score was 43.8. Only 4 websites scored 63 or above representing excellent quality with minimal shortcomings but 13 websites scored 38 or below representing poor or very poor quality. The mean JAMA benchmark criteria score was 2.2. The Governmental and Non-Profit Organizations category websites had the highest mean JAMA benchmark score. The websites that displayed the HON-code seal had higher mean DISCERN scores and higher mean JAMA benchmark scores compared to websites that did not display the seal. CONCLUSIONS: Good quality health information is certainly available on the Internet. However, it is not possible to predict with certainty which sites are of higher quality. We suggest clinicians should have a responsibility to educate their patients regarding the unregulated nature of medical information on the internet and proactively provide patients with educational resources and thus help them make smart and informed decisions.
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 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 | 0,020 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».