A comprehensive evaluation of online inhaler use techniques for obstructive airway disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary inhaler therapy is a core treatment modality for >600 million individuals affected by obstructive airways disease globally. Poor inhaler technique is associated with reduced disease control and increased health care utilization; however, many patients rely on the internet as a technical resource. This study assesses the content and quality of online resources describing inhaler techniques. METHODS: A Google search was conducted in April 2023 capturing the top 5 search results for 12 common inhaler devices. Websites were compared to product monographs for preparation/first use, inhalational technique, and post-usage/device care. They were also assessed using accepted quality metrics (GQS, DISCERN, JAMA Benchmark scores) and clinically relevant aspects based on the literature and consensus statements. RESULTS: Websites regularly excluded critical steps important for proper inhaler technique. They performed best on information related directly to inhalation technique (average median score 78%), whereas steps related to preparation/first use (58%) or post-usage/device care (50%) were less frequently addressed. Median GQS, DISCERN, and JAMA Benchmark scores were 3 [IQR 3-4], 3 [IQR 2-4], and 1 [IQR 1-3], respectively. Clinically relevant factors were only addressed in about one-fifth of websites with no websites addressing smoking cessation, environmental considerations, or risk factors for poor technique. CONCLUSIONS: This study highlights gaps in online resources describing inhaler technique, particularly related to preparation/first use and post-usage/device care steps. Clinically relevant factors were rarely addressed across websites. Improvements in these areas could lead to enhanced inhaler technique and clinical outcomes.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».