An Online Learning Module to Increase Self-Efficacy and Involvement in Care for Patients With Advanced Lung Cancer: Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving patient care for individuals with lung cancer is a priority due to the increasing burden of the disease globally. One way this can be done is by improving patient self-management capabilities through increasing their self-efficacy. This can improve positive outcomes for patients with chronic conditions and increase their ability to manage the challenges of such illnesses. Unfortunately, patients with chronic conditions often struggle to travel far from home to engage with patient education events, a common means of improving self-efficacy. The development of more accessible tools for improving patient self-efficacy is required to increase quality of life for patients with chronic conditions. OBJECTIVE: To evaluate the feasibility of delivering symptom identification and management information to patients with advanced lung cancer using an online program. METHODS: This article describes a pre-post test study to evaluate a Qstream online learning platform to improve patient self-efficacy for managing advanced lung cancer symptoms. Undertaking this program should increase participant knowledge about the side-effects they may experience as a result of their treatment and in turn increase help-seeking behavior and self-efficacy for the participant cohort. Quantitative data collected by the Qstream platform on the completion rates of participants will be used as a tool to evaluate the intervention. Additionally, validated scales will be used to collect data on patient self-efficacy. Qualitative data will also be collected via an exit survey and thematic content analysis of semi-structured interviews. RESULTS: The research is in the preliminary stages but thus far a protocol has been approved in support of the project. Additionally, advisory committee members have been identified and initial meetings have been undertaken. CONCLUSIONS: Development of new approaches for increasing patient understanding of their care is important to ensure high quality care continues to be delivered in the clinical setting.
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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 | 0,022 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,014 |
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 ».