MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3180992981 · doi:10.1101/2021.06.29.21259431

The development and usability testing of digital knowledge translation tools for parents of children with acute otitis media

2021· preprint· en· W3180992981 sur OpenAlexafffund
Anne Le, Lisa Hartling, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of Canada
Mots-clésUsabilityContext (archaeology)Computer sciencePsychologyMultimediaHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute otitis media (AOM) is the most common bacterial ear infection affecting up to 80% of children before the age of three. Despite the common occurrence of the illness and the wide range of material available at clinics and online, parents are not always aware of these resources and they are often difficult to understand. We worked with parents to develop and assess the usability of a whiteboard animation video and interactive infographic for AOM in children. Parents rated the tools highly across all usability items, suggesting that creative tools developed using multi-method development processes can be useful, relevant, understandable, and will be used by the intended audience. Following the completion of the English-language products, our team culturally adapted the tools for the Pakistan context and evaluated the usability of these adapted tools. During usability testing, parents indicated that they felt the tools were useful, demonstrating that culturally adapted version of knowledge translations tools are effective in ensuring that parents could understand complex health information.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxivMême sujetE-Learning and Knowledge ManagementTravaux en français237 207