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Enregistrement W3032387870 · doi:10.2196/17441

A Digital Library for Increasing Awareness About Living Donor Kidney Transplants: Formative Study

2020· article· en· W3032387870 sur OpenAlexvenueno aff
Amy D. Waterman, Emily H. Wood, Omesh N. Ranasinghe, Amanda Faye Lipsey, Crystal S. Anderson, Wendy Balliet, Lauren Holland‐Carter, Stacey Maurer, Maria Aurora Posadas Salas

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeDonationUploadStorytellingInternet privacySocial mediaMedical educationWorld Wide WebPsychologyMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is not common for people to come across a living kidney donor, let alone consider whether they would ever donate a kidney themselves while they are alive. Narrative storytelling, the sharing of first-person narratives based on lived experience, may be an important way to improve education about living donor kidney transplants (LDKTs). Developing ways to easily standardize and disseminate diverse living donor stories using digital technology could inspire more people to consider becoming living donors and reduce the kidney shortage nationally. OBJECTIVE: This paper aimed to describe the development of the Living Donation Storytelling Project, a web-based digital library of living donation narratives from multiple audiences using video capture technology. Specifically, we aimed to describe the theoretical foundation and development of the library, a protocol to capture diverse storytellers, the characteristics and experiences of participating storytellers, and the frequency with which any ethical concerns about the content being shared emerged. METHODS: This study invited kidney transplant recipients who had received LDKTs, living donors, family members, and patients seeking LDKTs to record personal stories using video capture technology by answering a series of guided prompts on their computer or smartphone and answering questions about their filming experience. The digital software automatically spliced responses to open-ended prompts, creating a seamless story available for uploading to a web-based library and posting to social media. Each story was reviewed by a transplant professional for the disclosure of protected health information (PHI), pressuring others to donate, and medical inaccuracies. Disclosures were edited. RESULTS: This study recruited diverse storytellers through social media, support groups, churches, and transplant programs. Of the 137 storytellers who completed the postsurvey, 105/137 (76.6%) were white and 99/137 (72.2%) were female. They spent 62.5 min, on average, recording their story, with a final median story length of 10 min (00:46 seconds to 32:16 min). A total of 94.8% (130/137) of storytellers were motivated by a desire to educate the public; 78.1% (107/137) were motivated to help more people become living donors; and 75.9% (104/137) were motivated to dispel myths. The ease of using the technology and telling their story varied, with the fear of being on film, emotional difficulty talking about their experiences, and some technological barriers being reported. PHI, most commonly surnames and transplant center names, was present in 62.9% (85/135) of stories and was edited out. CONCLUSIONS: With appropriate sensitivity to ensure diverse recruitment, ethical review of content, and support for storytellers, web-based storytelling platforms may be a cost-effective and convenient way to further engage patients and increase the curiosity of the public in learning more about the possibility of becoming living donors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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