Investigating Online Search Trends to Improve Patient Education in Nephrolithiasis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nephrolithiasis can cause severe pain and affects one in ten individuals globally. Successful treatment requires patient cooperation, and managing the condition can be complex. While a variety of interventions ranging from citrate supplements to hydrochlorothiazide to shock wave lithotripsy exist, patients’ informational needs for nephrolithiasis are not well understood within the literature. As an increasing number of patients turn to the Internet for health information, analyzing search trends offers an opportunity to identify knowledge gaps and improve health literacy. Here, we characterize online search data related to nephrolithiasis to inform efforts to improve targeted patient education. Methods: In May 2023, Google search data based on the term “Kidney Stones” were analyzed using “Search Response” (https://searchresponse.io/), a search engine optimization tool. Searches were performed for the most common People Also Ask (PAA) questions against a dataset of over 150 million queries, and the top 100 PAA questions relevant to the “Kidney Stones” keyword were ranked based on popularity. Two reviewers (AZ and MT) independently grouped the questions into categories adapted from standards in the literature, and a third reviewer (KMS) resolved any discrepancies. Results: The Search Response tool generated 19,376 PAA questions for “Kidney Stones.” Coding of the top 100 questions revealed that the greatest number of questions related to Management and Nutrition (31) (e.g., “What is the best food to eat when you have kidney stones?”), Treatment and Medication (25) (e.g., “What is the best treatment for kidney stones?”), Definition, Diagnosis, and Symptoms (20) (e.g., “What are the 4 types of kidney stones?”), and then Causes, Risk Factors, and Prevention (15) (e.g., “What are the main causes of kidney stones?”). Nine questions were uncategorized (e.g., “How painful is a stent for kidney stones?”). Conclusions: The most common themes for questions regarding nephrolithiasis were Management and Nutrition, followed by Treatment and Medication; Definition, Diagnosis, and Symptoms; and Causes, Risk Factors, and Prevention. Therefore, targeted provider information about nutrition and other lifestyle interventions should be prioritized to address patients’ most common concerns regarding nephrolithiasis, and may help improve health literacy for this widespread condition.
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 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 | 0,030 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».