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Enregistrement W3124658518 · doi:10.2196/24971

Nonprescription Products of Internet Retailers for the Prevention and Management of Herpes Zoster and Postherpetic Neuralgia: Analysis of Consumer Reviews on Amazon

2021· article· en· W3124658518 sur OpenAlexvenueno aff
Pengyi Zhu, Benjamin K.P. Woo

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShinglesPostherpetic neuralgiaMedicineZonaDermatologyAdvertisingBusinessFamily medicineVirologyAnesthesiaNeuropathic painViral diseaseVirusHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Herpes zoster affects approximately 1 million people annually in the United States, with postherpetic neuralgia as the most common complication. The frequent prescription of opioids as the first-line medication for herpes zoster or postherpetic neuralgia contributes to the increasing health care costs of their treatment. Despite the advent of internet retailers providing alternative products for the prevention and management these conditions, there are limited studies on the availability, ingredients, and consumer preference for the products. OBJECTIVE: This study used the internet retailer Amazon to determine the availability of products for the management of herpes zoster and postherpetic neuralgia, and assessed consumer preference based on listed ingredients. METHODS: The internet retailer Amazon was used to perform a search for products related to "shingles" in September 2020. Top products sorted by reviews and ratings were determined to be either shingles-specific (including "shingles" in either the product title or description) or shingles-nonspecific. Analysis of price, rating, type of vehicle, and ingredients was performed. The types of vehicles, ingredients, and percentages of positive and negative reviews related to "shingles" of the product groups were analyzed with a two-tailed two-sample proportions Z-test to assess the difference between shingles-specific and shingles-nonspecific products. Statistical significance was judged at P<.05. RESULTS: The top 131 products among over 3000 products retrieved were determined based on a rating of 4 or more stars after searching for the term "shingles" on Amazon. Forty-six of the 131 products (35.1%) were shingles-specific. Shingles-nonspecific products were more likely to have positive reviews mentioning "shingles" (P=.005). Vehicles, balms (P=.02), and salves (P=.04) were more likely to be shingles-specific, whereas tablets or capsules (P=.002) were more likely to be shingles-nonspecific. Among the ingredients analyzed, aloe vera was the top-ranked ingredient, included in 29 of the 131 total products (22.1%). Aloe vera (P=.01), lemon balm (P<.001), vitamin E (P=.03), and peppermint oil (P=.008) were more likely to be included in the shingles-specific products, whereas magnesium (P=.01) was more likely to be included in shingles-nonspecific products. CONCLUSIONS: There is an abundance of products and ingredients being used for the management and treatment of shingles with certain ingredients preferred by consumers. There is a discrepancy between approved ingredients and the ingredients preferred by consumers. Furthermore, there are insufficient studies on ingredients used by consumers on internet retailers such as Amazon, and future studies can focus on the effectiveness of popular ingredients to decrease misinformation on the internet.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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