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Enregistrement W1974042831 · doi:10.2196/resprot.3407

Development and Evaluation of an Educational E-Tool to Help Patients With Non-Hodgkin's Lymphoma Manage Their Personal Care Pathway

2015· article· en· W1974042831 sur OpenAlexvenueno aff
Jozette J. C. Stienen, Petronella B. Ottevanger, Lianne Wennekes, Helena M. Dekker, R W van der Maazen, Caroline M.P.W. Mandigers, Johan HJM van Krieken, Nicole M. A. Blijlevens, Rosella Hermens

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRadboud Universitair Medisch CentrumNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMw
Mots-clésCLARITYMedicineHealth careMedical educationMultidisciplinary approachPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An overload of health-related information is available for patients on numerous websites, guidelines, and information leaflets. However, the increasing need for personalized health-related information is currently unmet. OBJECTIVE: This study evaluates an educational e-tool for patients with non-Hodgkin's lymphoma (NHL) designed to meet patient needs with respect to personalized and complete health-related information provision. The e-tool aims to help NHL patients manage and understand their personal care pathway, by providing them with insight into their own care pathway, the possibility to keep a diary, and structured health-related information. METHODS: Together with a multidisciplinary NHL expert panel, we developed an e-tool consisting of two sections: (1) a personal section for patients' own care pathway and their experiences, and (2) an informative section including information on NHL. We developed an ideal NHL care pathway based on the available (inter)national guidelines. The ideal care pathway, including date of first consultation, diagnosis, and therapy start, was used to set up the personal care pathway. The informative section was developed in collaboration with the patient association, Hematon. Regarding participants, 14 patients and 6 laymen were asked to evaluate the e-tool. The 24-item questionnaire used discussed issues concerning layout (6 questions), user convenience (3 questions), menu clarity (3 questions), information clarity (5 questions), and general impression (7 questions). In addition, the panel members were asked to give their feedback by email. RESULTS: A comprehensive overview of diagnostics, treatments, and aftercare can be established by patients completing the questions from the personal section. The informative section consisted of NHL information regarding NHL in general, diagnostics, therapy, aftercare, and waiting times. Regarding participants, 6 patients and 6 laymen completed the questionnaire. Overall, the feedback was positive, with at least 75% satisfaction on each feedback item. Important strengths mentioned were the use of a low health-literacy level, the opportunity to document the personal care pathway and experiences, and the clear overview of the information provided. The added value of the e-tool in general was pointed out as very useful for preparing the consultation with one's doctor and for providing all information on one website, including the opportunity for a personalized care pathway and diary. The majority of the revisions concerned wording and clarity. In addition, more explicit information on immunotherapy, experimental therapy, and psychosocial support was added. CONCLUSIONS: We have developed a personal care management e-tool for NHL patients. This tool contains a unique way to help patients manage their personal care pathway and give them insight into their NHL by providing health-related information and a personal diary. This evaluation showed that our e-tool meets patients' needs concerning personalized health-related information, which might serve as a good example for other oncologic diseases. Future research should focus on the possible impact of the e-tool on doctor-patient communication during consultations.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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