Thoracic Surgery Information on the Internet: A Multilingual Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous data suggest that quality of Internet information regarding surgical conditions and their treatments is variable. However, no comprehensive analysis of website quality exists for thoracic surgery. OBJECTIVE: The aim of this study was to quantify website quality in a multilingual setting using an international standard for assessment. METHODS: Health On the Net (HON) principles may be applied to websites using an automated toolbar function. We used the English, French, Spanish, and German Google search engines to identify 12,000 websites using keywords related to thoracic conditions and procedures. The first 150 websites returned by each keyword in each language were examined. We compared website quality to assess for tertile (is the quality better in first, second, or third 50 websites returned) and language differences. A further analysis of the English site types was undertaken performing a comparative analysis of website provider types. RESULTS: Overall, there are a considerable number of websites devoted to thoracic surgery: "lung cancer" returned over 150 million websites. About 7.85% (940/11,967) of websites are HON-accredited with differences by search term (P<.001) and tertiles (P<.001) of the first 150 websites, but not between languages. Oncological keywords regarding conditions and procedures were found to return a higher percentage of HON-accreditation. The percentage of HON-accredited sites was similar across all four languages (P=.77). In general, the first tertile contained a higher percentage of HON-accredited sites for every keyword. CONCLUSIONS: Clinicians should appreciate the lack of validation of the majority of thoracic websites, with discrepancies in quality and number of websites across conditions and procedures. These differences appear similar regardless of language. An opportunity exists for clinicians to participate in the development of informative, ethical, and reliable health websites on the Internet and direct patients to them.
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 | 0,098 | 0,148 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».