Pictographic instructions for medications: do different cultures interpret them accurately?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective (1) To determine whether a range of linguistically diverse individuals of non-European descent could understand the meaning of predeveloped pictograms without any additional aids such as verbal explanations; (2) to identify appropriate modifications to the pictograms to diminish errors of interpretation; and (3) to test the notion that central pictogram elements have the same meaning irrespective of language or culture. Setting The study was conducted in Vancouver, Canada. Method This study tested a set of 16 predeveloped pictograms to determine whether they accurately communicated the intended medication administration directions to participants who neither speak nor read English, French or Spanish. Both qualitative and quantitative methods evaluated the pictograms' interpretability among 39 participants from three language groups, Cantonese, Somali and Punjabi. Standard analysis of variance tested for differences due to language groups and other demographics. Key findings Only four of the 16 initial pictograms tested were interpreted correctly by 70% of participants. Relaxing the criterion from 70% to 50% included seven more. Modifications of problem elements within the pictograms further improved interpretation accuracy levels by 22%, to a final accuracy of 67.15%. Quantity errors were twice as common as timing, administration route or auxiliary instruction errors. Conclusions Participants could identify particular pictographic symbols they found confusing or ambiguous. Basic education and time since immigration predicted interpretation accuracy better than first language or any other demographic characteristic.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».