O que a internet ensina à paciente obstétrica sobre a analgesia de parto?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: 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. METHOD: 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. RESULTS: 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). CONCLUSIONS: 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».