Creating Video-Based Education Modules for Parents of Newly Diagnosed Pediatric Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parents of children newly diagnosed with cancer are required to understand a significant amount of new information during a time of distress. Parents of children with cancer have expressed that concise information with visual cues, which can be repeated, positively influences their ability to understand. OBJECTIVES: The primary objective was to develop 2 concise, video-based education modules that are understandable to parents of children with cancer. A secondary objective was to determine feasibility of a future trial evaluating efficacy of video-based education. METHODS: The study was conducted in phases: script development, video creation, and feasibility testing. Topics were "managing fever at home" and "giving medications at home." Content was developed by pediatric oncology experts and turned into video scripts. Scripts were refined through cognitive interviews with parents of children with cancer. Feasibility testing included recruitment of 20 parents of a child given a diagnosis of cancer within 4 weeks. Parents watched both videos and answered questions that assessed their understanding and perceived confidence. RESULTS: Final scripts were reviewed by 25 participants. Feasibility was achieved with 20 parents recruited within 7 weeks, with 100% watching both videos and answering knowledge and confidence questions. CONCLUSIONS: We successfully developed 2 educational videos for parents of children newly diagnosed with cancer. A future trial to test the efficacy of video-based education modules is feasible. IMPLICATIONS TO PRACTICE: Delivering quality education to parents of children newly diagnosed with cancer can decrease parental distress and improve safe care during a high-risk time for treatment-related morbidity and mortality.
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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 | 0,000 |
| 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 ».