User-Centered Design and Printed Educational Materials: A Focus Group Study of Primary Care Physician Preferences
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is challenging for primary care physicians (PCPs) to review and apply the growing amount of clinical evidence available. Printed educational materials (PEMs), which synthesize evidence, are often ineffective at improving knowledge, possibly due to poor design and limited uptake. In this study, we collected PCP preferences for the design and content of physician-oriented PEMs and determined key attributes that may increase their usability and uptake. METHODS: We held 90-minute focus groups with PCPs in Toronto, ON, Canada. Focus groups included discussion about whether and how participants use PEMs, feedback on three examples of PEMs, and a discussion on general format and design preferences in PEMs. We analyzed focus group transcripts using a thematic analysis and summarized results in a list of user preferences. RESULTS: Four focus groups were held with 13 PCPs. We found that participants only read PEMs relevant to their patients and prefer short, concise documents, with links to sources that can provide more detailed information. Simplicity of materials was important, with many participants preferring PEMs without lengthy backgrounds or scientific explanations. Most participants wanted to see key messages highlighted to easily assess the relevance of the materials to their practice. Some participants shared physician-oriented PEMs with patients. DISCUSSION: This study shows that PCPs may prefer shorter, simpler, and more concise documents that have less scientific detail but provide references to further information sources. It is important to understand end user preferences for the design and content of these materials to enhance their uptake.
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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 | 0,040 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».