Evaluation of an Educational Whiteboard Video to Introduce Fertility Preservation to Female Adolescents and Young Adults With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Fertility is an important issue for adolescents and young adults with cancer facing potential infertility. Egg cryopreservation options exist, but information is sometimes overwhelming. We evaluated a fertility preservation educational video and assessed patient and family knowledge and impressions at pre- and post-video timepoints. METHODS: We developed a whiteboard video to explain egg cryopreservation to patients and families. The video was evaluated on the basis of patient education best practices (readability, understandability, actionability). Participants were recruited using convenience sampling in oncology clinics. They completed questionnaires before and after watching to assess knowledge and interest. Inclusion criteria were patients age 13-39 years and minimum 1 month from diagnosis. Descriptive statistics, correlation analyses, and mean comparisons were conducted. RESULTS: The video script read at a grade 8 reading level. Average understandability and actionability scores were below the acceptable standard. We recruited 108 patients (mean age, 27 years) and 39 caregivers/partners. Patients' knowledge about fertility preservation increased after viewing the video. Interest was high before and after, and satisfaction was high for both patients and caregivers. Participants appreciated information on process, procedure, and delivery but desired more information on logistics, including cost. CONCLUSION: A targeted patient education video about fertility preservation options can build knowledge and encourage discussions about infertility. The video can be used as a model for videos on related topics to provide accurate information in a youth-friendly medium; however, following patient education best practices for readability, understandability, and actionability may increase video effectiveness. Future research should assess how audiovisual patient education material affects patient behavior.
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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 | 0,011 |
| 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 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 ».