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Enregistrement W3103001400 · doi:10.1186/s12911-020-01298-5

Web-based online resources about adverse interactions or side effects associated with complementary and alternative medicine: a systematic review, summarization and quality assessment

2020· review· en· W3103001400 sur OpenAlexaff
Jeremy Y. Ng, Vanessa Munford, Harmy Thakar

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth informaticsAutomatic summarizationQuality (philosophy)Health carePublic healthComputer scienceInformation retrievalNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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