Multimedia resources to support the recruitment of committed hematopoietic stem cell donors: Perspectives of the most‐needed donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruitment of committed unrelated hematopoietic stem cell donors from the most-needed demographics remains a challenge for donor recruitment organizations worldwide. Multimedia resources are gaining attention as a modality to support recruitment efforts; however, there is a lack of guidance for the development of such tools. This qualitative study explores the perspectives of eligible stem cell donors on an educational whiteboard video about stem cell donation, generating insights into how whiteboard videos and related multimedia may be optimized for donor recruitment. STUDY DESIGN AND METHODS: Eight semistructured focus groups were conducted with 38 potential donors from the most-needed demographics (young, male, and non-Caucasian) after they had watched a 3.5-minute whiteboard video explaining key concepts in stem cell donation (https://youtu.be/V4fVBtxnWfM). Constructivist grounded theory was used to identify themes and to develop a framework for understanding participants' preferred features of recruitment multimedia. RESULTS: Participants identified a range of features contributing to the effectiveness of recruitment multimedia, adding that the whiteboard video is an effective, integrated, and readily accessible format for supporting donor recruitment. Topics that participants felt are important to address include knowledge gaps regarding donation procedures, concerns about donor safety, and the particular need for specific donor demographics. Suggested avenues for improvement include the addition of donor/recipient/patient personal experiences, attention-grabbing hooks, and a call to action including opportunities for further learning. CONCLUSIONS: Several considerations were generated to inform the development of future multimedia for donor education/recruitment and are relevant to donor recruitment organizations worldwide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».