Measuring recall of medical information in non‐English‐speaking people with cancer: A methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients who require an interpreter have difficulty remembering information from their medical consultations. Memory aids such as consultation audio-recordings may be of benefit to these patients. However, there is no established means of measuring patients' memory of medical information. OBJECTIVES: This study aimed to develop a method for eliciting and coding recall of medical information in non-English-speaking patients. DESIGN: This method, called Patient-Interpreter-Clinician coding (PICcode), was developed in the context of a phase II trial conducted in two outpatient oncology clinics in Melbourne, Australia, and was refined iteratively through consultation with an expert panel and piloting. Between-coder differences in early versions of the coding system were resolved through discussion and consensus resulting in refinements to PICcode. RESULTS: The final version of PICcode involved transcribing, translating and coding of audio-recorded consultations and semi-structured interviews (SSI). The SSIs were designed to elicit patients' free-recall of medical information. Every unit of medical information in the consultation was identified and categorized in a coding tree. SSIs were coded to identify the extent to which information was recalled from the consultation. DISCUSSION: The iterative changes involved in developing PICcode assisted in clarifying precise details of the process and produced a widely applicable coding system. PICcode is the most comprehensively described method of determining the amount of information that patients who use an interpreter recall from their medical consultations. PICcode can be adapted for English-speaking patients and other healthcare populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».