Development and Evaluation of a Whiteboard Video Series to Support the Education and Recruitment of Committed Unrelated Donors for Hematopoietic Stem Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Whiteboard videos are a popular video format, allowing viewers to see drawings of concepts alongside explanatory text and speech. We hypothesized that whiteboard videos could support the education and recruitment of unrelated stem cell donors in Canada. A series of 5 sharable whiteboard videos about stem cell donation was produced and posted online in September 2018, including 1 full-length video (https://youtu.be/V4fVBtxnWfM) and 4 shorter videos titled "What Is Stem Cell Transplantation?" "How Does the Matching Process Work?" "How Are Stem Cells Donated?" and "How Can I Register as a Stem Cell Donor?" In the videos, metaphorical interpretations of stem cells as factories and genetic markers as barcode labels are employed to communicate complex concepts. The particular need for young, male, and ethnically diverse donors is reflected in the characters portrayed. Surveys demonstrated the videos (1) were used and valued by stakeholders in donor recruitment and (2) significantly improved objective and self-reported knowledge about stem cell donation and reduced donation-related ambivalence among viewers from the most-needed donor demographics. Use of the whiteboard videos was also associated with improved donor recruitment outcomes in Canada. Our work is relevant to donor registries and recruitment organizations worldwide that seek to improve their recruitment efforts.
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 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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».