Co-development and Usability Testing of Research 101: A Patient-Oriented Research Curriculum in Child Health (PORCCH) E-Learning Module for Patients and Families
Notice bibliographique
Résumé
Background Engaging patients and families as research partners increases the relevance, quality, and impact of child health research. However, those interested in research engagement may feel underequipped to meaningfully partner. We sought to co-develop an online learning (e-learning) module, “Research 101,” to support capacity-development in patient-oriented child health research amongst patients and families. Methods Module co-development was co-led by a parent and researcher, with guidance from a diverse, multi-stakeholder steering committee. A mixed-methods usability testing approach, with three iterative cycles of semi-structured interviews, observations, and questionnaires, was used to refine and evaluate the e-learning module. Module feedback was collected during testing and a post-module interview, and with the validated System Usability Scale (SUS), and satisfaction, knowledge, and self-efficacy questionnaires. Transcripts and field notes were analyzed through team discussion and thematic coding to inform module revisions. Results Thirty participants fully tested Research 101, and another 15 completed confirmatory usability testing (32 caregivers, 6 patients, and 7 clinician-researchers). Module modifications pertaining to learner-centered design, content, aesthetic design, and learner experience were made in each cycle. SUS scores indicated the overall usability of the final version was “excellent.” Participants' knowledge of patient-oriented research and self-efficacy to engage in research improved significantly after completing Research 101 ( p < 0.01). Conclusions Co-development and usability testing facilitated the creation of an engaging and effective resource to support the scaling up of patient-oriented child health research capacity. The methods and findings of this study may help guide the integration of co-development and usability testing in creating similar resources.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».