Legibilidad gramatical de los prospectos de los medicamentos de más consumo y facturación en España en 2005
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".