Pharmaceutical pictograms: User-centred redesign, selection and validation
Notice bibliographique
Résumé
In an earlier study, several tested International Pharmaceutical Federation (FIP) pictograms did not achieve validity among older adults in Singapore. In this study, for 27 unvalidated FIP pictograms, we (1) developed variants of each pictogram, (2) elicited the most-preferred variant, and (3) assessed the validity of the most-preferred variant among older Singaporeans. In phase 1, up to three variants of the 27 pictograms were developed, based on older adults' feedback from a previous study. In phase 2, the most-preferred variant of 26 pictograms, which had two or three variants, was selected by 100 older participants. In phase 3, the 27 most-preferred variants (including the pictogram with only one variant) were assessed for validity – transparency and translucency – among 278 older participants (10 pictograms per participant). To evaluate transparency, participants were first asked: “If you see this picture on a medicine label, what do you think it means?” for each assigned pictogram. If they responded, they were asked, “How do you know?”, and if not, they were told, “Tell me everything you see in this picture”. Then, participants were shown their assigned pictograms again, one by one, and the pictogram's intended meaning was revealed to evaluate translucency. Pictograms were classified as valid (≥66% participants interpreted its intended meaning correctly [transparency criterion] and ≥ 85% participants rated its representativeness as ≥5 [translucency criterion]), partially valid (only transparency criterion fulfilled) or not valid. In phase 1, 77 variants of the 27 pictograms were developed. In phase 2, a majority of the most-preferred variants were selected by >50% participants. In phase 3, 10 (37.0%) of the 27 pictograms tested were considered valid, and five (18.5%) were partially valid. A higher proportion of pictograms portraying dose and route of administration and precautions were valid or partially valid, versus those depicting indications or side effects. Contextual redesigning and selection of pharmaceutical pictograms, which initially failed to achieve validity in a population, contributed to their validation. The redesigned validated pictograms from this study can be incorporated into relevant patient information materials in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».