Promotion and marketing of bioidentical hormone therapy on the internet: a content analysis of websites
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the quality of information presented and claims made on websites offering bioidentical hormone therapy (BHT) products or services. METHODS: A quantitative content analysis was completed on 100 websites promoting or offering BHT products or services. Websites were identified through Google search engine from September to October 2013. Search terms included "bioidentical hormone therapy" or "bioidentical progesterone," accompanied by "purchase or buy," "service," or "doctors." The Brief DISCERN instrument was used to determine the quality of the health information. RESULTS: Websites were from Canada (59%), United States (38%), and other countries (3%). Almost half of the websites originated from medical clinics (47%), and healthcare professionals offering BHT services included physicians (50%), pharmacists (19%), and naturopaths (16%). Majority of websites promoted BHT as custom-compounded formulations (62%), with only 27% indicating that BHT is also commercially available. Websites overall claimed that BHT had less risk compared with conventional hormone therapy (62%). BHT was described as having less breast cancer risk (40%), whereas over a quarter of websites described BHT as "protective" for breast cancer. Websites mainly targeted women (99%), with males mentioned in 62% of websites. Product descriptors used to promote BHT included individualization (77%), natural (70%), hormone imbalance (56%), and antiaging (50%). The mean Brief DISCERN score was 15, indicating lower quality of information. CONCLUSIONS: Claims made about BHT on the internet are misleading and not consistent with current professional organizations' recommendations. Understanding how BHT may be promoted on the internet can help healthcare professionals when educating patients.
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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».