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Enregistrement W3111673049 · doi:10.3390/life10120339

The Medium Is the Message: How Do Canadian University Students Want Digital Medication Information?

2020· article· en· W3111673049 sur OpenAlexaffabout
Helen Monkman, André Kushniruk, Elizabeth M. Borycki, Debra Sheets, Jeff Barnett, Christian Nøhr

Notice bibliographique

RevueLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentMedical prescriptionMedical educationDigital healthQualitative researchPsychologyInternet privacyComputer scienceMedicineHealth careNursingMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: To facilitate optimal prescription medication benefits and safety, it is important that people are informed about their prescription medications. As we shift towards using the digital medium to communicate medication information, it is important to address the needs and preferences of different user groups so that they are more likely to read and use this information. In this study, we examined what digital medication information (DMI) format Canadian University students want and why. (2) Methods: This study was a qualitative investigation of young (aged 18–35) Canadian University students’ (N = 36) preferences and rationale supporting these preferences with respect to three potential formats for providing DMI: email, a mobile application (app), and online. Reported advantages and disadvantages of each of the three DMI formats were identified and categorized into unique themes. (3) Results: Findings from this study suggest that Canadian University Students most want to receive DMI by email, followed by a mobile app, and finally they were least receptive to online DMI. Participants provided diverse themes of reasons supporting their preferences. (4) Conclusions: Different user groups may have different needs with respect to receiving DMI. The themes from this study suggest that using a formative evaluation framework for assessing different DMI formats may be useful in future research. Email may be the best way to share DMI with younger, generally healthy, Canadian University students who are on few medications. Further research is required to explore whether other mediums for DMI are more appropriate for users with other characteristics (e.g., older and less educated) and contexts (e.g., polypharmacy and complex conditions). Given the flexibility of digital information, DMI could plausibly be provided in multiple formats and could allow users to choose the option they like best and would be most likely to use.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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