Does misinformation impact the perception of patients undergoing sexual health and other urological procedures: A cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Misinformation, particularly in sexual medicine and urology, is a rising concern for providers and patients alike. We aimed to assess where patients acquire information prior to their urologic consultation/procedure and assess patients’ perception as to the reliability of this information. A cross-sectional study at an outpatient men's health clinic included 314 consenting adult patients who independently completed the questionnaire (mean age: 51.2 ± 17.2). Overall, 55.1% of patients indicated they searched up their condition online. However, 39.2% and 27.7% of respondents agreed and strongly agreed respectively to misinformation being a big concern when searching for health information, p < 0.05. Only 59.9% of patients discussed with friends and those that did not, chose not wanting to (65.1%) as their top choice. However, 27.4% of respondents were embarrassed to do so. Similarly, 38.9% of respondents were embarrassed to do so. Finally, 38.2% and 12.4% of patients agreed and strongly agreed, that learning information prior to your doctor’s appointment affects their relationship with the physician, p < 0.05. These findings emphasize the need for urologists and sexual medicine specialists to be aware of where their patients are gathering health information and to address their concerns about misinformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».