Legibilidad gramatical de los prospectos de los medicamentos de más consumo y facturación en España en 2005
Notice bibliographique
Résumé
Fundamento. Los fabricantes de medicamentos tienen el deber de proporcionar a los consumidores información correcta sobre su uso. Esta información está recogida en el prospecto que, según la normativa vigente, debe ser legible y comprensible para el paciente. El objetivo de este estudio es analizar la legibilidad lingüÃstica gramatical de los prospectos de medicamentos mediante la aplicación de la fórmula de Flesch. Métodos. Se seleccionan las 30 medicamentos más consumidos y los 30 que más gasto han generado durante el año 2005 en España. Siguiendo las recomendaciones de la literatura, se han considerado legibles aquellos documentos cuyo Ãndice de Flesch fuese ≥ 10. Se ha calculado la legibilidad gramatical a través del Ãndice de Flesch accesible en el programa Microsoft Office 2000. Resultados. Sólo 5 documentos alcanzan un Ãndice de Flesch aceptable (= 10) y 18 tienen una puntuación de 0. La mitad de los valores si sitúan por debajo de 2; 25% de los valores tienen valor 0 y 25% tiene valores de 6 ó más. Conclusiones. Los datos obtenidos revelan una baja legibilidad lingüÃstica y gramatical de los prospectos analizados. La sintaxis empleada al redactarlos tiende a usar frases y palabras largas, lo que incumple claramente las indicaciones de la normativa vigente.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».