Instructions for masking the taste of medication for children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medications that taste unpleasant can be a struggle to administer to children, most often resulting in low adherence rates. Pictograms can be useful tools to improve adherence by conveying information to patients in a way that they will understand. METHODS: One-on-one structured interviews were conducted with parents/guardians and with children between the ages of 9 and 17 years at a pediatric hospital. The questionnaire evaluated the comprehension of 12 pictogram sets that described how to mask the taste of medications for children. Pictograms understood by >85% of participants were considered validated. Short-term recall was assessed by asking participants to recall the meaning of each pictogram set. RESULTS: There were 51 participants in the study-26 (51%) were children aged 9 to 17 years and 25 (49%) were parents or guardians. Most children (54%) had health literacy levels of grade 10 or higher. Most parents and guardians (92%) had at least a high school health literacy level. Six of the 12 pictogram sets (50%) were validated. Eleven of 12 pictogram sets (92%) had a median translucency score greater than 5. All 12 pictogram sets (100%) were correctly identified at short-term recall and were therefore validated. CONCLUSION: The addition of validated illustrations to pharmaceutical labels can be useful to instruct on how to mask the taste of medication in certain populations. Further studies are needed to assess the clinical impact of providing illustrated information to populations with low health literacy.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,009 |
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 ».