Stakeholder perspectives on education in aortic dissection
Notice bibliographique
Résumé
The Aortic Dissection (AD) Collaborative was established to evaluate patient-centered research priorities in AD. Education was identified as a topic of interest by the stakeholders. The AD Collaborative Education Working Group evaluated existing educational resources and identified areas amenable to comparative effectiveness research. The most important positive qualities of available AD education resources are ease of use, diversity of representation, accessibility, and organization. The most important negative qualities of these resources are non-patient-centered language, promotional themes, and those with limited applicability and accessibility. Through a series of focus groups, the Working Group identified target audiences for AD education and educational material content and critically assessed and prioritized barriers to effective AD education. Both the target audiences and the barriers include clinicians and patients themselves. The Working Group defined initiatives to overcome barriers, to include a comprehensive, universally agreed on AD resource that is updated in real time and making education accessible to all relevant target audiences. The Working Group then prioritized needs for comparative effectiveness research in AD education and determined that clinician education is the top priority for future efforts. The Working Group determined that assessment and evaluation of specific and appropriate screening strategies is the second most important priority. Finally, the Working Group identified patient education as the third most important priority, specifically determining how patients and their support groups learn best, the ideal strategies for information dissemination, and methods of assessing understanding and satisfaction with the education process.
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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 ».