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Enregistrement W4406853028 · doi:10.1016/j.rmed.2025.107967

Evaluation of online videos and websites on inspiratory muscle training for individuals with chronic lung disease

2025· article· en· W4406853028 sur OpenAlexafffund
Sahar Sohrabipour, Jillian Dhawan, Omer Choudhary, Brandon Luu, Josh Shore, Megha Ibrahim Masthan, Dmitry Rozenberg

Notice bibliographique

RevueRespiratory Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesTemerty Faculty of Medicine, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineLung diseaseLungDiseasePhysical therapyInterstitial lung diseaseIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inspiratory muscle training (IMT) is an effective rehabilitation modality for individuals with chronic lung disease. IMT can improve dyspnea, exercise capacity, and health-related quality of life. Online resources are common sources of health information for individuals. This study is the first to: 1) evaluate the content, reliability, quality, and comprehensibility of IMT-related videos and websites for individuals with chronic lung disease, and 2) determine the characteristics of these online resources. METHODS: The search term "(respiratory muscle training) OR (inspiratory muscle training)" was used to evaluate the first 200 consecutive YouTube videos and 200 Google websites on IMT for chronic lung disease management. Online resources were evaluated using validated scoring metrics: modified DISCERN tool, Global Quality Scale (GQS), and Patient Education Materials Assessment Tools (PEMAT) understandability and actionability. Content comprising key IMT components was also scored. RESULTS: Forty videos and fourteen websites were included, with majority uploaded by for-profit organizations. Content scores (out of 25) were low (videos 7.7 ± 4.4; websites 11.4 ± 5.3, p = 0.01). Benefits of IMT were often highlighted, but safety considerations were infrequently mentioned. Resources scored poorly on modified DISCERN (videos 2/5 IQR[1.0-3.0]; websites 3.5/5 IQR[2.0-4.0], p = 0.001), and GQS scores (videos 2/5 IQR[2.0-3.0]; websites 3/5 IQR[2.8-3.3], p = 0.003). Online resources met the PEMAT threshold (>70 %) for understandability, but not actionability. CONCLUSIONS: Online IMT resources have mainly focused on the benefits of IMT and majority were developed by for-profit organizations. There is a need for high-quality, evidence-based online resources, as IMT is an important rehabilitation modality for chronic lung disease 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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