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Enregistrement W2810529602 · doi:10.5195/jmla.2018.256

A comparison of the content and primary literature support for online medication information provided by Lexicomp and Wikipedia

2018· article· en· W2810529602 sur OpenAlexaff
Julia Alexandra Hunter, Taehoon Lee, Navindra Persaud

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in Ireland
Mots-clésAdverse effectMedicineContent analysisDrug reactionFood and drug administrationFamily medicineDrugMedical emergencyInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The research compared the comprehensiveness and accuracy of two online resources that provide drug information: Lexicomp and Wikipedia. METHODS: Medication information on five commonly prescribed medications was identified and comparisons were made between resources and the relevant literature. An initial content comparison of the following three categories of medication information was performed: dose and instructions, uses, and adverse effects or warnings. The content comparison included sixteen points of comparison for each of the five investigated medications, totaling eighty content comparisons. For each of the medications, adverse reactions that appeared in only one of the resources were identified. When primary, peer-reviewed literature was not referenced supporting the discrepant adverse reactions, a literature search was performed to determine whether or not evidence existed to support the listed claims. RESULTS: Lexicomp consistently provided more medication information, with information provided in 95.0% (76/80) of the content, compared to Wikipedia's 42.5% (34/80). Lexicomp and Wikipedia had information present in 91.4% (32/35) and 20.0% (7/35) of dosing and instructions content, respectively. Adverse effects or warning content was provided in 97.5% (39/40) of Lexicomp content and 55.0% (22/40) of Wikipedia content. The "uses" category was present in both Lexicomp and Wikipedia for the 5 medications considered. Of adverse reactions listed solely in Lexicomp, 191/302 (63.2%) were supported by primary, peer-reviewed literature in contrast to 7/7 (100.0%) of adverse reactions listed only in Wikipedia. A review of US Food and Drug Administration Prescribing Information and the Adverse Event Reporting System dashboard found support for a respective 17/102 (16.7%) and 92/102 (90.2%) of Lexicomp's adverse reactions that were not supported in the literature. CONCLUSION: Lexicomp is a comprehensive medication information tool that contains lists of adverse reactions that are not entirely supported by primary-peer reviewed literature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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