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Enregistrement W2340654226 · doi:10.2196/resprot.5627

Informing Patients About Placebo Effects: Using Evidence, Theory, and Qualitative Methods to Develop a New Website

2016· article· en· W2340654226 sur OpenAlexvenueno aff
Maddy Greville-Harris, Jennifer Bostock, Amy Din, Cynthia A. Graham, George Lewith, Christina Liossi, Tim O’Riordan, Peter White, Lucy Yardley, Felicity L. Bishop

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVersus Arthritis
Mots-clésPlaceboPsychological interventionThink aloud protocolIntervention (counseling)PsychologyApplied psychologyQualitative researchClinical trialMedical educationAlternative medicineMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: According to established ethical principles and guidelines, patients in clinical trials should be fully informed about the interventions they might receive. However, information about placebo-controlled clinical trials typically focuses on the new intervention being tested and provides limited and at times misleading information about placebos. OBJECTIVE: We aimed to create an informative, scientifically accurate, and engaging website that could be used to improve understanding of placebo effects among patients who might be considering taking part in a placebo-controlled clinical trial. METHODS: Our approach drew on evidence-, theory-, and person-based intervention development. We used existing evidence and theory about placebo effects to develop content that was scientifically accurate. We used existing evidence and theory of health behavior to ensure our content would be communicated persuasively, to an audience who might currently be ignorant or misinformed about placebo effects. A qualitative 'think aloud' study was conducted in which 10 participants viewed prototypes of the website and spoke their thoughts out loud in the presence of a researcher. RESULTS: The website provides information about 10 key topics and uses text, evidence summaries, quizzes, audio clips of patients' stories, and a short film to convey key messages. Comments from participants in the think aloud study highlighted occasional misunderstandings and off-putting/confusing features. These were addressed by modifying elements of content, style, and navigation to improve participants' experiences of using the website. CONCLUSIONS: We have developed an evidence-based website that incorporates theory-based techniques to inform members of the public about placebos and placebo effects. Qualitative research ensured our website was engaging and convincing for our target audience who might not perceive a need to learn about placebo effects. Before using the website in clinical trials, it is necessary to test its effects on key outcomes including patients' knowledge and capacity for making informed choices about placebos.

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)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,483
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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