Evaluating the effectiveness of let’s talk period’s high school educational outreach program: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Menorrhagia impacts ~40% of adolescent females, with about half having an underlying bleeding disorder, most commonly von Willebrand Disease (VWD). VWD affects ~1 in 1000 individuals, though many are unaware of their condition. Let's Talk Period (LTP) is an online knowledge translation platform aimed at increasing awareness of bleeding disorders symptoms, with a validated self-administered bleeding assessment tool (Self-BAT). AIM: To evaluate the effectiveness of the LTP high school outreach program in Grade 9 girls' health classes quantitatively, using baseline, post-presentation, and follow-up quiz scores, and qualitatively, with student and teacher feedback forms. METHODS: The 75-minute in-class presentations, developed in alignment with the 2015 Ontario Curriculum for Grade 9 Health and Physical Activity, were led by a haemophilia nurse, clinical research assistant, and undergraduate student from the LTP team. Students completed baseline, post-presentation, and 4-6-week follow-up Kahoot quizzes featuring the same nine questions to evaluate change in knowledge levels and retention. Both student and teacher feedback were collected. RESULTS: There was a significant increase (p < 0.001) from baseline to post-presentation scores, with a significant gain in knowledge, for all questions (p < 0.01). Students found content related to the basics and management of menstruation to be most interesting. Many had constructive feedback on how the presentation method could be improved. On average, the presentations were rated an 8.6 of 10 by students and 8.75 of 10 by teachers. CONCLUSION: The LTP high school outreach program effectively increases student knowledge of menorrhagia and bleeding disorders. It was well-received by students and staff alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».