Assessing the quality of information provided on websites selling Kratom (Mitragyna speciosa) to consumers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amid a Canadian opioid crisis, many have turned to natural health products, such as kratom (Mitragyna speciosa), to manage their opioid withdrawal. Kratom has also been reported to relieve anxiety, improve stamina, and heighten physical performance. Given that kratom is not authorized for sale by Health Canada, many have turned to online retailers to purchase kratom due to its easy accessibility online. This study investigated the quality of consumer health information provided on the websites of online vendors selling kratom to consumers in Canada. METHODS: Following searches on Google.ca using search terms designed to simulate the information-seeking behaviour of a typical patient-user online, eligible websites were assessed using the 16-question DISCERN instrument, a tool designed to assess the quality of consumer health information. Searches were conducted on March 27, 2020 and only websites presenting information in English were included. RESULTS: A total of 200 webpages were identified; after screening based on eligibility criteria and combining different webpages that belonged to the same website, 51 websites were found to be eligible. The mean summed DISCERN score across all 51 websites was 36.95 (SD = 2.44) out of 75, which reflects poor quality consumer health information across the subset of websites. The overall quality of websites was poor, as 78% (n = 40) of vendors received a score of 2 or less out of 5. CONCLUSIONS: Individuals who seek information about kratom online are frequently exposed to poor quality consumer health information. Those looking to purchase kratom online are not provided with the critical information necessary to make an informed decision regarding its use, such as the complete details about the risks and side effects or a description of how kratom affects the body. Given the growing interest in kratom, knowledge of the quality of information available can lead to improved dialogue between healthcare providers 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».