Patient educational technologies and their use by patients diagnosed with localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two urology practices in Calgary, Canada use patient educational technology (PET) as a core component of their clinical practice. The purpose of this study was to determine how patients interact with PET designed to inform them about their treatment options for clinically localized prostate cancer. METHODS: A PET library was developed with 15 unique prostate-related educational modules relating to diagnosis, treatment options, and potential side effects. The PET collected data regarding its use, and those data were used to conduct a retrospective analysis. Descriptive analyses were conducted and comparisons made between patients' utilization of the PET library during first and subsequent access; Pearson's Chi-Square was used to test for statistical significance, where appropriate. RESULTS: Every patient (n = 394) diagnosed with localized prostate cancer was given access to the PET library using a unique identifier. Of those, 123 logged into the library and viewed at least one module and 94 patients logged into the library more than once. The average patient initially viewed modules pertaining to their diagnosis. Viewing behavior significantly changed in subsequent logins, moving towards modules pertaining to treatment options, decision making, and post-surgical information. DISCUSSION: As observed through the longitudinal utilization of the PET library, information technology offers clinicians an opportunity to provide an interactive platform to meet patients' dynamic educational needs. Understanding these needs will help inform the development of more useful PETs. CONCLUSION: The informational needs of patients diagnosed with clinically localized prostate cancer changed throughout the course of their diagnosis and treatment.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».