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Enregistrement W3170119714 · doi:10.1016/j.imr.2021.100749

Dietary and herbal supplements for fatigue: A quality assessment of online consumer health information

2021· article· en· W3170119714 sur OpenAlexafffund
Jeremy Y. Ng, Boli Zhang, Saad Mahmood Ahmed

Notice bibliographique

RevueIntegrative Medicine Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMisinformationQuality (philosophy)MedicineThe InternetHealth informationAffect (linguistics)Index (typography)Information qualityHealth careAdvertisingFamily medicinePsychologyBusinessInformation systemComputer scienceWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Internet is increasingly utilized by patients to acquire information about dietary and herbal supplements (DHSs). Previously published studies assessing the quality of websites providing consumer health information about DHSs have been found to contain inaccuracies and misinformation that may compromise patient safety.. The present study assessed the quality of online DHSs consumer health information for fatigue. METHODS: Six unique search terms were searched on Google, each relating to fatigue and DHSs, across four countries. Across 480 websites identified, 48 were deemed eligible and were quality assessed using the DISCERN instrument, a standardized index of the quality of consumer health information. RESULTS: Across 48 eligible websites, the mean summed score was 47.64 (SD = 10.38) and the mean overall rating was 3.06 (SD = 0.90). Commercial sites were the most numerous in quantity, but contained information of the poorest quality. In general, websites lacked discussion surrounding uncertainty of information, describing what would happen if no treatment was used, and how treatment choices affect overall quality of life. CONCLUSION: Physicians and other healthcare professionals should be aware of the high variability in the quality of online information regarding the use of DHSs for fatigue and facilitate open communication with patients to guide them towards reliable online sources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,467
Tête enseignante GPT0,687
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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