Web-based online resources about adverse interactions or side effects associated with complementary and alternative medicine: a systematic review, summarization and quality assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given an increased global prevalence of complementary and alternative medicine (CAM) use, healthcare providers commonly seek CAM-related health information online. Numerous online resources containing CAM-specific information exist, many of which are readily available/accessible, containing information shareable with their patients. To the authors' knowledge, no study has summarized nor assessed the quality of content contained within these online resources for at least a decade, specifically pertaining to information about adverse effects or interactions. METHODS: This study provides summaries of web-based online resources that provide safety information on potential interactions or adverse effects of CAM. Specifically, clinicians are the intended users of these online resources containing patient information which they can then disseminate to their patients. All online resources were assessed for content quality using the validated rating tool, DISCERN. RESULTS: Of 21 articles identified in our previously published scoping review, 23 online resources were eligible. DISCERN assessments suggests that online resources containing CAM-specific information vary in quality. Summed DISCERN scores had a mean of 56.13 (SD = 10.25) out of 75. Online resources with the highest total DISCERN scores across all questions included Micromedex (68.50), Merck Manual (67.50) and Drugs.com (66.50). Online resources with the lowest total scores included Drug Information (33.00), Caremark Drug Interactions (42.50) and HIV Drug Interactions (43.00). The DISCERN questions that received the highest mean score across all online resources referred to whether the risks were described for each treatment (4.66), whether the aims were clear (4.58), whether the source achieved those aims (4.58), and whether the website referred to areas of uncertainty (4.58). The DISCERN questions that received the lowest mean score across all online resources assessed whether there was discussion about no treatment being used (1.29) and how treatment choices would affect quality of life (2.00). CONCLUSION: This study provides a comprehensive list of online resources containing CAM-specific information. Informed by the appraisal of these resources, this study provides a summarized list of high quality, evidence-based, online resources about CAM and CAM-related adverse effects. This list of recommended resources can thereby serve as a useful reference for clinicians, researchers, and patients.
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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 | 0,051 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».