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Enregistrement W4301395267 · doi:10.9778/cmajo.20210336

Codevelopment and usability testing of Patient Engagement 101: a Patient-Oriented Research Curriculum in Child Health e-learning module for health care professionals, researchers and trainees

2022· article· en· W4301395267 sur OpenAlexafffundvenue
Catharine M. Walsh, Nicola L. Jones, Graham A. McCreath, Veronik Connan, Linda Pires, Lama Abuloghod, Francine Buchanan, Colin Macarthur

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUsabilityThematic analysisMedical educationPsychologySystem usability scaleHealth careKnowledge managementApplied psychologyQualitative researchWeb usabilityMedicineComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient and family engagement is thought to improve the quality and relevance of child health research. We developed and evaluated the usability of Patient Engagement 101, an e-learning module designed to strengthen the patient-oriented research readiness of health care professionals, researchers, trainees and other stakeholders. METHODS: The development of Patient Engagement 101 was co-led by a parent and a researcher and overseen by a diverse multistake-holder steering committee. The module was refined and evaluated using a mixed-methods usability testing approach with 2 iterative cycles of semistructured interviews, observations and questionnaires. We collected module feedback by way of semistructured interviews, the validated System Usability Scale, and satisfaction, knowledge and confidence questionnaires. Thematic coding of transcripts and field notes, informed by team discussions, guided the module revisions. RESULTS: Thirty end-users completed usability testing (15 per cycle). In each cycle, we modified the module with respect to its content, learner experience, learner-centred design and aesthetic design. Participants were highly satisfied, and System Usability Scale scores indicated the module had the best imaginable usability. Substantial increases in the participants' knowledge test scores and the confidence to engage in patient-oriented research, but not self-rated knowledge, were observed after module completion. INTERPRETATION: Codevelopment with patients and caregivers, and refinement through comprehensive end-user testing, resulted in a training resource with exceptional usability that improved knowledge and confidence to engage in patient-oriented research in child health. Patient Engagement 101 is openly available online, and the methods used to develop and evaluate it may facilitate the creation and evaluation of similar capacity-building resources.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,152 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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