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Enregistrement W4387079603 · doi:10.1016/j.imr.2023.100996

Dietary and herbal supplement consumer health information for pain: A cross-sectional survey and quality assessment of online content

2023· article· en· W4387079603 sur OpenAlexafffund
Jeremy Y. Ng, Sahar Popal, S. Selva‐Nayagam

Notice bibliographique

RevueIntegrative Medicine Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesImpact
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésQuality (philosophy)Affect (linguistics)MedicineThe InternetHealth careHealth informationMEDLINEQuality of life (healthcare)Pain managementFamily medicinePhysical therapyPsychologyNursingComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,613
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,008 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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