Design, Development and Evaluation of Pictographic Instructions for Medications Used during Humanitarian Missions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To develop, design and evaluate pictographic instructions for medications used during humanitarian medical missions. Methods: We developed and designed pictographic medication instructions based on the storyboard pictogram concept and then evaluated the pictograms during an itinerant medical mission in Gabon. We evaluated patients' comprehension of both the individual pictograms and the storyboard template at the time of dispensing or at short-term follow-up. Patients were asked questions to assess their comprehension of the indication, dose, route of administration, frequency and auxiliary instructions. Demographic data, including age, sex and mother tongue, were also collected. During the follow-up interview, we assessed the patients' understanding and recall of the pictographic instructions. Results: Pictograms were tested with 525 patients at the time of dispensing; 47 of these patients were also seen at short-term follow-up (the day after dispensing). Most of the pictograms tested achieved the European Commission standard for comprehension of greater than 80%, but were slightly below the American National Standard Institute criterion of greater than 85% comprehension. The use of pictograms caused a moderate increase in workload for the health care providers. Conclusions: The use of a pictographic storyboard was valuable for medication counselling in a humanitarian aid setting; however, the use of pictograms increased the workload of the health care providers who supplied the counselling.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».