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Enregistrement W2947049587 · doi:10.1093/pch/pxz066.033

34 Using a video to introduce fertility preservation to female adolescents with cancer

2019· article· en· W2947049587 sur OpenAlexaff
Talia Lenton‐Brym, Mahsa Samadi, Janet Papadakos, Rebecca Charow, Victoria Forcina, Adrian Thavaratnam, Laura E. Mitchell, Armando J. Lorenzo, Abha A. Gupta

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensCancer Care OntarioUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertility preservationFertilityMedicineComputer scienceEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paediatric and adolescent cancer is a major health issue, with tens of thousands of new diagnoses each year in North America and increased incidence over time. Improved survival means that the long-term consequences of paediatric cancer are increasingly significant. Adolescents form a unique and understudied group of oncology patients, with unique needs, including discussions on infertility. Female oncology patients risk primary ovarian insufficiency, with implications for future fertility, due to chemotherapy and radiotherapy. Still, infertility discussions are inconsistently provided. Options for egg cryopreservation either before or after chemotherapy exist for females, but discussing these topics can be overwhelming for patients and families. This paper aims to assess the understandability, actionability, and readability of a fertility preservation (FP) educational video, as well as patient and caregiver pre- and post-video perceptions and knowledge. A video was created by the institution’s Fertility Preservation Program to explain relevant anatomy, pathophysiology of ovulation and process of cryopreservation. Understandability and actionability were evaluated using the Patient Education Materials Assessment Tool for Audiovisual Materials (PEMAT-AV) and readability using the SMOG and Flesch-Kincaid indices. Patient and caregiver perceptions and knowledge growth were captured using pre-post questionnaires. Patients (n=30) and their caregivers (n=30) were recruited in Oncology clinics over two months, using a convenience sample. Questionnaire responses were analyzed using SPSS to calculate descriptive statistics to conduct correlation analyses. The average PEMAT-A/V score was 79% (±11.3) for understandability and 72% (±13.1) for actionability. A score of 70% is regarded as acceptable. The readability assessment determined that the video script was, on average, at a grade 8 reading level. Patients’ interest in learning about FP increased, with nearly 30% of those initially uninterested or unsure wanting to learn more after viewing the video. Patients’ general knowledge on FP increased from the pre- to post-video questionnaire, from a mean score of 64% initially (±21%), to a mean score of 78% (±19%) after watching the video (Z = -3.364, p = 0.001). On average, overall satisfaction with the video was 86% (±8.2%). Adolescent cancer patients commonly use online tools for researching health questions. This study demonstrates that the video is understandable and provides guidance for future discussion. It shows that videos can spark interest in sensitive discussions and can improve fertility knowledge. This video may encourage providers to more consistently initiate discussions about infertility. Furthermore, the video can be translated for related topics to help provide accurate information in a youth-friendly medium.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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