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Enregistrement W2793854338 · doi:10.1016/j.bjan.2017.12.003

O que a internet ensina à paciente obstétrica sobre a analgesia de parto?

2018· article· es· W2793854338 sur OpenAlexaff
M. Weiss, Luiz Dal Sochio, Fernando Bliacheriene, Caitriona Murphy, Vinod Chinappa, Maria José Carvalho Carmona, Clarita B. Margarido

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Anesthesiology · 2018
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observa‐se um crescimento da busca de informação no público geral sobre temas médicos na internet, inclusive em anestesiologia. O objetivo deste estudo foi avaliar a informação existente ao leigo na internet em língua portuguesa sobre analgesia de parto para a população brasileira. Com o uso do termo “anestesia de parto”, os 20 primeiros sites encontrados no Google em novembro de 2014 foram avaliados por dois médicos residentes e classificados como médicos e não médicos. Legibilidade e desenho – acessibilidade, confiabilidade e navegabilidade – foram comparados por meio das ferramentas Fresh (Flesch Reading Ease Score) e Lida (Minervation Validation Tool for Healthcare Websites). O conteúdo dos sites foi confrontado em relação à literatura médica. Sites médicos e não médicos foram considerados de difícil leitura de acordo com o Fresh. Em relação ao desenho, não houve diferença entre os grupos quanto à navegabilidade. Entretanto, a acessibilidade foi considerada superior em sites não médicos (p = 0,042); enquanto que a confiabilidade foi maior em sites médicos (p = 0,019). Com aumento da busca de informações em saúde na internet e aumento da preocupação de melhorar a qualidade de assistência ao parto, é fundamental que o conteúdo disponível ao leigo sobre analgesia de parto seja de qualidade e compreendido. Este estudo demonstrou que tanto sites médicos como não médicos são de difícil leitura; e que os sites não médicos são mais acessíveis, enquanto os médicos são mais precisos. It has been observed a general public increased search on the Internet for health information, including Anesthesiology. The objective of this study was to evaluate the information available to the lay person in Portuguese on the internet about labor analgesia for the Brazilian population. Using the term “labor anesthesia”, the first 20 sites found on Google in November 2014 were evaluated by two resident physicians and classified as medical and non‐medical. Legibility and Design ‐ accessibility, reliability and navigability‐were compared using Flesch Reading Ease Score (FRESH) and Minervation validation tool for healthcare websites (LIDA) tools. The websites’ content was confronted with that of the medical literature. Medical and non‐medical websites were considered difficult to read according to FRESH. Regarding the design, there was no difference between groups regarding navigability, however, accessibility was considered superior in non‐medical websites (p = 0.042); while reliability was higher in medical websites (p = 0.019). With the increased search for health information on the Internet and concern about improving the quality of childbirth care, it is fundamental that the content available to the layperson about labor analgesia is of quality and well understood. This study demonstrated that both medical and non‐medical websites are difficult to read and that non‐medical websites are more accessible while the medical ones are more accurate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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