Using a video to introduce fertility preservation to women with cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e18021 Background: Women with cancer risk premature ovarian insufficiency with implications for future fertility due to chemotherapy and radiotherapy. Still, infertility discussions are inconsistently provided. Options for egg cryopreservation 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 (pt) and caregiver pre- and post-video perceptions and knowledge. Methods: A video was created by the institution's Adolescent and Young Adult 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. Pt perceptions and knowledge growth were captured using pre-post questionnaires. Female pts (n = 108) were recruited in oncology clinics over 2 months, using a convenience sample. Questionnaire responses were analyzed using SPSS to calculate descriptive statistics to conduct correlation analyses. Results: The median age of the participants was 28 (range 14-39 yrs). 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. Pts’ interest in learning about FP increased, with 14% of those initially uninterested or unsure wanting to learn more after viewing the video. Pts’ general knowledge on FP increased from the pre- to post-video questionnaire, from a mean score of 75% initially (±17.9%), to a mean score of 84% (±14.5%) after watching the video (t = -5.972, p = 0.000). On average, overall satisfaction with the video was 85% (±8.5%). Conclusions: Women 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 patient-friendly medium.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».