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Enregistrement W4226136325 · doi:10.1370/afm.20.s1.2818

An integrated knowledge translation approach to co-create and evaluate patient education tools on cholesterol management

2022· article· en· W4226136325 sur OpenAlexaboutno aff
Richelle Baddeliyanage, Suvabna Theivendrampillai, Christine Fahim, Jacob A. Udell, Sharon E. Straus, Jeanette Cooper, Laura Legere

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityMedicineContext (archaeology)StakeholderPsychological interventionStakeholder engagementLikert scaleKnowledge translationMedical educationKnowledge managementNursingComputer sciencePsychologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: The objective of CHOICES (Community Heart Outcomes Improvement and Cholesterol Education Study) is to understand how evidence-informed cholesterol management can prevent cardiovascular disease (CVD) in 14 health regions at higher risk in Ontario, Canada using a suite of educational interventions. An integrated knowledge translation (IKT) approach was used to co-create an educational tool on CVD risk, behaviour modifications for cholesterol management, and cholesterol-lowering medications. In order to further understand the needs of Ontario residents related to CVD prevention, a process evaluation was conducted through engagement with the public. Objective: To evaluate implementation quality including reach, responsiveness and usability of the patient-targeted educational tool for cholesterol management. Study Design: A 10-minute online survey was administered to users of the tool. Population: Adults aged 40-75 years who reside in one of the 14 identified regions in Ontario with higher-than-average CVD risk. The tool and survey were shared broadly in the targeted regions and participants were recruited through social media, stakeholder involvement, and market research organizations. Outcome Measures: Reach was measured by the number of participants who received the tool and completed the survey. The survey measured perceived usability of organization, layout and applicability of the tool (6-items). Responsiveness was measured by the level of receptivity and interest in sharing the tool (4-items). Respondents ranked their level of agreement to each question on a likert scale from 1 (Strongly Disagree) to 7 (Strongly Agree). Results: 230 users of the tool were recruited to participate, of which 104 completed the survey (response rate= 45.2%). Respondents indicated that the tool's content was clear (M = 6.00, SD = 1.05) and would support them as a patient seeking cholesterol related information (M = 6.00, SD = 0.99). Respondents indicated their high likelihood to recommend the tool to their personal networks (M = 5.37, SD = 1.19) and preference to receive similar information from their family physician (M = 5.92, SD = 1.15). Conclusion: Overall, participant responsiveness and receptivity to the co-created patient educational tool was high. This work enhances understanding of the benefits of co-created patient-targeted interventions to improve cholesterol management and ultimately inform the implementation of similar scalable strategies across Ontario.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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