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Enregistrement W3099214868 · doi:10.2196/15913

Differences in Memory, Perceptions, and Preferences of Multimedia Consumer Medication Information: Experimental Performance and Self-Report Study

2020· article· en· W3099214868 sur OpenAlexaffvenue
Helen Monkman, André Kushniruk, Elizabeth M. Borycki, Debra Sheets, Jeffrey A. Barnett

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallContext (archaeology)PerceptionPreferenceNarrativeModality (human–computer interaction)PsychologyQuality (philosophy)Significant differenceMultimediaCognitive psychologyComputer scienceMedicineLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Electronic health resources are becoming prevalent. However, consumer medication information (CMI) is still predominantly text based. Incorporating multimedia into CMI (eg, images, narration) may improve consumers’ memory of the information as well as their perceptions and preferences of these materials. Objective This study examined whether adding images and narration to CMI impacted patients’ (1) memory, (2) perceptions of comprehensibility, utility, or design quality, and (3) overall preferences. Methods We presented 36 participants with CMI in 3 formats: (1) text, (2) text + images, and (3) narration + images, and subsequently asked them to recall information. After seeing all 3 CMI formats, participants rated the formats in terms of comprehensibility, utility, and design quality, and ranked them from most to least favorite. Results Interestingly, no significant differences in memory were observed (F2,70=0.1, P=0.901). Thus, this study did not find evidence to support multimedia or modality principles in the context of CMI. Despite the absence of effects on memory, the CMI format significantly impacted perceptions of the materials. Specifically, participants rated the text + images format highest in terms of comprehensibility (χ22=26.5, P<.001) and design quality (χ22=35.69, P<.001). Although the omnibus test suggested a difference in utility ratings as well (χ22=8.21, P=.016), no significant differences were found after correcting for multiple comparisons. Consistent with perception findings, the preference ranks yielded a significant difference (χ22=26.00, P<.001), whereby participants preferred the text + images format overall. Indeed, 75% (27/36) of participants chose the text + images format as their most favorite. Thus, although there were no objective memory differences between the formats, we observed subjective differences in comprehensibility, design quality, and overall preferences. Conclusions This study revealed that although multimedia did not appear to influence memory of CMI, it did impact participants’ opinions about the materials. The lack of observed differences in memory may have been due to ceiling effects, memory rather than understanding as an index of learning, the fragmented nature of the information in CMI itself, or the size or characteristics of the sample (ie, young, educated subjects with adequate health literacy skills). The differences in the subjective (ie, perceptions and preferences) and objective (ie, memory) results highlight the value of using both types of measures. Moreover, findings from this study could be used to inform future research on how CMI could be designed to better suit the preferences of consumers and potentially increase the likelihood that CMI is used. Additional research is warranted to explore whether multimedia impacts memory of CMI under different conditions (eg, older participants, subjects with lower levels of health literacy, more difficult stimuli, or extended time for decay).

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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