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Enregistrement W4236638288 · doi:10.1017/cjn.2019.96

B.07 An educational video improves consent in pediatric lumbar puncture: a randomized control trial

2019· article· en· W4236638288 sur OpenAlexaffvenue
M Dunbar, G Paton, Akshay Singhal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)Calgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInformed consentLumbar punctureRandomized controlled trialLumbarPerceptionPhysical therapySurgeryPsychologyAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lumbar puncture (LP) is a low-risk procedure performed on pediatric patients for a variety of indications. There are no published studies of the nature of the concerns of parents in North America, and no studies examining a process to improve pediatric lumbar puncture consent. Methods: 72 patient-parent dyads were enrolled in a randomized control trial to receive standard consent with or without an educational video. A survey was provided to determine parent self-rated understanding of the procedure, their perception of its safety, their perception of the painfulness and their overall comfort with their child undergoing LP. In addition, demographic characteristics and qualitative information about parent concerns were collected. Results: Viewing the video significantly increased parent understanding of the procedure (p=0.015) and their perception of its safety (p=0.021) compared to controls. Parent comfort with the procedure increased after viewing the video (p = 0.002). Variability of answers was reduced in the video group (p = 0.03). Parents’ top three concerns were pain, infection, and neurologic injury. Conclusions: Pediatric lumbar puncture consent can be significantly improved with a short educational video to address the parental concerns and standardize consent.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeEssai randomisé
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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