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Enregistrement W2161079301 · doi:10.4212/cjhp.v53i1.695

Development of a Patient Education Newsletter in an Oncology Pharmacy Practice

2000· article· en· W2161079301 sur OpenAlexaffvenueabout
Elizabeth Pitman, Angela D. Tennant

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyFamily medicineMedicineHealth carePharmacy practiceCommunity pharmacyClinical pharmacyMedical educationNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Little has been written about the role of patient education newsletters in health care and even less about their use in pharmacy practice. A patient education newsletter has the potential to fulfill several roles. It can allow direct communication with patients, family members, and others in the community.1 It is an efficient means of communication, in that patients often have similar questions and concerns.1,2 A newsletter may also facilitate communication by stimulating patients to discuss issues that they might not otherwise mention.1 Lastly, patient newsletters are a much-needed source of accurate and easy-to-understand health information in the community.1 In response to the results of a patient survey,3 the Cross Cancer Institute Pharmacy Department of the Alberta Cancer Board developed a patient education newsletter. The survey, which was circulated at each of the 15 pharmacies of the Alberta Cancer Board (2 tertiary sites in Edmonton and Calgary and 13 community cancer centres), indicated which services were desired by patients of the Pharmacy Department. Seventy-eight percent of the 114 respondents felt that a newsletter would be useful to them; this was the highest-rated of 13 services proposed in the survey. The objective of this project was to develop 12 monthly newsletters on pharmacy-related topics of interest to cancer patients.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,421 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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