2010-18年に救急科を受診した細気管支炎乳児(生後12カ月未満)44万6696例のデータを用いて、気管支拡張薬使用の傾向と細気管支炎の転帰を多施設共同後ろ向き研究で検討。主要評価項目は、入院、IC... 文献:Shanahan KH, et al. Early Use of Bronchodilators and Outcomes in Bronchiolitis. Pediatrics. 2021 Jul 6. Online ahead of print. この記事は会員限定コンテンツです。 ログイン、または会員登録いただくと、続きがご覧になれます。
5%、新聞・出版社または放送局のウェブサイトが37. 5%、医学雑誌が17%、クラウドファンディングサイトが3%、個人ブログが1%だった。 がん種別に全米総合がん情報ネットワーク(NCCN)の委員2人がレビューを行い、記事の正確性、誤りとした際の理由、有害性とその理由を評価した。評価者2人の一致率はCohen's κ係数により評価した。また、記事を引用した投稿へのエンゲージメント(投稿に対する反応。「いいね」やリツート、返信など)と誤った情報および有害性との関連も検討した。 誤った内容を含む記事の8割弱は有害情報 検討の結果、200記事中65記事(32. 5%)に誤った内容が含まれていた〔κ=0. 63(95%CI 0. 50〜0. 77)、 表 〕。誤りとした理由については「誤解を招く内容(結論が統計学的データで裏付けされていないなど)」が28. 8%で最も多く、エビデンスの強弱の誤りが27. 7%、有効性が確立していない治療法(臨床試験未実施、エビデンス不十分)が26. 7%と続いた。 表. 引用記事の正確性および有害性 ( J Natl Cancer Inst 2021年7月22日オンライン版) また、200記事中61記事(30. 5%)に有害な情報が含まれていた。有害とした理由については「治療の遅延につながる懸念」が31. 0%で最も多く、「治療に関する費用負担増大の懸念」が27. 7%、「有害事象の懸念」が17. コロナ禍で在宅死の希望が増加 在宅医療は意外と安い？(AERA dot.) - goo ニュース. 0%、「有害な相互作用の懸念」が16. 2%と続いた。誤った内容を含む65投稿の76. 9%に有害な情報が含まれていた。 記事へのエンゲージメントの大半(96. 7%)はFacebookに対するものだった。全てのソーシャルメディアに対するエンゲージメントは、正確な記事よりも誤った内容を含む記事、有害な情報を含む記事の方が有意に多く、Facebookのみの検討でも同様の傾向にあった( 表 )。TwitterとRedditでも同様の傾向が認められたが、Pinterestでは認められなかった。 Johnson氏は「ソーシャルメディア上のがんに関する記事のおよそ3分の1は正確性を欠き、有害な情報が含まれることが示された。こうした主治医の見解とは異なる情報に触れることは、患者に混乱を来す懸念がある。また、エンゲージメントは正確な記事よりもむしろ誤った記事で高いことも明らかとなり、影響を受けやすい利用者が少なくないソーシャルメディア上で、有害な誤情報が永続的に提供される事態が危惧される」と結論している。 なお、同氏らは正確性を欠く記事の一例として「転移性乳がんへの化学療法には効果がない」「前立腺がんは重曹で治療できる」、有害な記事の一例として「肺がんは大麻由来成分のカンナビジオールオイルで治療できる」「がん標準治療を中止しアルカリ食を実践することでがんを治療できる」などを挙げている。 (安部重範)
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(週刊朝日2021年8月13日号より) ( AERA dot. )
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. M. プソイドエフェドリン：効果、適用分野、副作用 - ウェルネス - 2021. Okamoto MD, MPH, MSc, PhD 信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. MD 防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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