Dietary and herbal supplement consumer health information for pain: A cross-sectional survey and quality assessment of online content
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients are increasingly utilizing the internet to learn about dietary and herbal supplements (DHSs) for various diseases/conditions, including pain management. Online health information has been found to be inconsistent and of poor quality in prior studies, which may have detrimental effects on patient health. This study assessed the quality of online DHSs consumer health information for pain. Methods: Six search items related to DHSs and pain were used to generate the first 20 websites on Google across four English-speaking countries. The identified 480 webpages produced 68 eligible websites, which were then evaluated using the DISCERN tool. The mean scores and standard deviations (SD) of the reviewers' ratings on each of the 15 DISCERN instrument items as well as the overall total score were calculated. Results: The mean summed score for the 68 eligible websites was 46.6 (SD = 10.1), and the mean overall rating was 3.3 (SD = 0.8). Websites lacked information regarding areas of uncertainty, the effects of no treatment being used, and how treatments affect the overall quality of life. These shortcomings were especially apparent across commercial websites, which frequently displayed bias, failed to report the risks of DHS products, and lacked support for shared decision-making regarding the use of DHSs. Conclusion: Variability exists in the quality of online consumer health information regarding DHS use for pain. Healthcare providers should be aware of and provide guidance to patients regarding the identification of reliable online resources so that they can make informed decisions about DHS use for pain management.
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.
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 | 0,014 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle