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Enregistrement W3180664981 · doi:10.2196/30695

The Content and Quality of Publicly Available Information About Congenital Diaphragmatic Hernia: Descriptive Study

2021· article· en· W3180664981 sur OpenAlexvenueno aff
Frank Coyle Soltys, Kimi Spilo, Mary C. Politi

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCongenital diaphragmatic herniaThe InternetInter-rater reliabilityMedicineDescriptive statisticsDiaphragmatic herniaQuality (philosophy)HerniaPsychologyPregnancyGeneral surgeryWorld Wide WebComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Congenital diaphragmatic hernia (CDH) diagnosis in an infant is distressing for parents. Parents often feel unable to absorb the complexities of CDH during prenatal consultations and use the internet to supplement their knowledge and decision making. OBJECTIVE: We aimed to examine the content and quality of publicly available, internet-based CDH information. METHODS: We conducted internet searches across 2 popular search engines (Google and Bing). Websites were included if they contained CDH information and were publicly available. We developed a coding instrument to evaluate websites. Two coders (FS and KS) were trained, achieved interrater reliability, and rated remaining websites independently. Descriptive statistics were performed. RESULTS: Searches yielded 520 websites; 91 met inclusion criteria and were analyzed. Most websites provided basic CDH information including describing the defect (86/91, 95%), need for neonatal intensive care (77/91, 85%), and surgical correction (79/91, 87%). Few mentioned palliative care, decisions about pregnancy termination (13/91, 14%), or support resources (21/91, 23%). CONCLUSIONS: Findings highlight the variability of information about CDH on the internet. Clinicians should work to develop or identify reliable, comprehensive information about CDH to support parents.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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