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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».