Biologic agents in inflammatory bowel disease – quality of internet website information
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Many patients currently seek the Internet for health-related information without discerning the quality or bias of the evidence presented. Biologic agents have become the mainstay of therapy in inflammatory bowel disease (IBD), and it is important that patients have access to high-quality information when exploring the various available agents to make informed decisions about their therapy. The primary aim of this study was to evaluate the quality of patient-searched Internet websites that describe the biologic agents used as treatment options for IBD. The secondary aim was to compare the quality of patient-searched with physician-recommended websites and to evaluate any differences. MATERIALS AND METHODS: The DISCERN model was used to evaluate the quality of the information content of a total of 110 websites of all the biologic agents used in the treatment of IBD from July to September 2017. The first 10 "Google search" hits meeting the inclusion criteria for each agent were included. There were four additional physician-recommended websites that were evaluated for the purpose of the secondary aim of this study. RESULTS: The mean DISCERN score among all websites combined was 3.21 out of a 5-point scale. The highest scoring website was "ema.europa.eu" at 4.13 whereas the lowest scoring website was "https://www.fda.gov" at 1.97 for Entyvio. There was no significant difference between patient-searched and physician-recommended websites, with a mean total score of 3.21 versus 3.63, respectively (P value of 0.158). CONCLUSIONS: The combined quality of Internet web-based resources used for each drug was fairly consistent in scoring (intermediate to slightly above average). There was no significant advantage in the overall combined scores of the pooled physician-recommended websites when compared with the patient-searched websites.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».