The evaluation of pharmaceutical pictograms among elderly patients in community pharmacy settings – a multicenter pilot study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The search for new ways to optimize the use of medications by patients has led the pharmaceutical community to promote the idea of introducing pictograms into routine practice. The main intention of pictograms is to ease patient adherence and to reduce potential risks or errors associated with the use of medications. PURPOSE: To evaluate a series of pharmaceutical pictograms for patient comprehension. PATIENTS AND METHODS: The study was conducted in community pharmacies within a European Union country that belongs to the professional research network. Structured interviews were used to evaluate the pictograms for patient comprehension. This consisted of an assessment of the following: the transparency and translucency of the pictograms, health literacy, and pictogram recall. Participants were also given the opportunity to provide feedback on how to improve the pictograms. The primary endpoint was pictogram comprehension. Secondary outcomes included recall of the pictograms and pictogram translucency. RESULTS: The study included 68 patients with whom face-to-face interviews were performed. Low transparency results (≤25%) and extensive patient feedback in initial interviews led to the withdrawal of certain pictograms (n=15) from the evaluation. Among the pictograms included in the final stage of our research, 22 pictograms (62.8%) obtained an acceptable transparency level ≥66%. All pictograms passed the short-term recall test with positive results. CONCLUSION: A majority of the designed and modified pictograms reached satisfactory guess-ability scores. Feedback from patients enabled modification of the pictograms and proved that patients have an important voice in the discussion regarding the design of additional pictograms.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle