Dissemination of Patient Decision-Making Aids Via a Web-Based Platform
Notice bibliographique
Résumé
Purposes/Aims: The aim of this study was to create a web-based brokerage of patient decision-making aids, titled Split Decision™, and to evaluate student nurse and student nurse practitioners' intent to use and recommend the prototype website based on their perceived usability, usefulness and satisfaction. Rationale/Background: Adult patients frequently report confusion about treatment options, hindering their ability to fully participate in healthcare decision-making. Over 500 patient decision-aids exist on the internet, but are scattered across dozens of websites. Creation of a web-based decision-aid platform would utilize the existing information-seeking habits of patients, but provide them with evidence-based information when evaluating treatment options. Methods: Exemplar decision-aids were chosen from the 563 decision-aids published in the Ottawa Research Institute database and posted on a decision-aid brokerage website. Online access to the website was offered to study participants (n=29) from May to June 2016. Demographic information, quantitative and qualitative responses were collected from each website user and analyzed to evaluate perceived usability, satisfaction, and intention to use the pilot website. Results: Usability of the Split Decision™ website was found to be above average on Systems Usability Scale ratings. Participants rated the website highest on visual appeal and clear terminology on quantitative measures. Qualitative responses cited confusion with the navigation of pages and hyperlinks as areas of future improvement. Conclusion: Study participants expressed a hope for future expansion of the website to other topics and patient populations. Further study of the Split Decision™ website will be planned to test revisions suggested during by participants during this doctoral project.
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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».