Informational Stories: A Complementary Strategy for Patients and Caregivers with Brain Metastases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We compared the efficacy of a story-based writing style with that of a fact-based writing style for educational material on brain metastases. METHODS: Identical informational content on four topics-radiation therapy, side effects, steroid tapering, and palliative care-was constructed into equivalent story-based and fact-based materials. The content and reader preference for style were evaluated using a questionnaire of 20 + 1 items. Cancer patients and caregivers were invited to evaluate the materials. RESULTS: A total of 47 participants completed the questionnaire. The recorded preferences for facts, stories, or both were 42%, 7%, and 51% respectively (p = 0.0004). The fact-based materials were rated superior in providing factual information (for example, discussion of treatment, side effects) and selected general characteristics (clarity of information, for instance). A rating trend suggested that story-based materials were superior in describing "how it feels to have brain metastases" (21/40 fact-based vs. 26/43 story-based) and "how brain metastases affected a spouse" (17/41 fact-based vs. 21/47 story-based), and in being "sensitive to the frustrations of a patient with brain metastases" (25/40 fact-based vs. 30/44 story-based). CONCLUSIONS: Half the participants preferred to read both fact-based and story-based materials. A combined story-based and fact-based educational resource may be more effective in conveying sensitive information and should be further investigated.
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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».