Bridging Knowledge Gaps in Anaphylaxis Management Through a Video-Based Educational Tool
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We aimed to develop and test the effectiveness of an education tool to help pediatric patients and their families better understand anaphylaxis and its management, and to improve current knowledge and treatment guidelines adherence. Methods: From June 2019 to May 2022, 128 pediatric patients with history of food-triggered anaphylaxis who presented to the allergy outpatient clinics at the study institution were recruited. Consenting families were asked to complete 6 questions related to the triggers, recognition, and management of anaphylaxis at the time of presentation to the clinic. Participants were shown a 5-min animated video on the causes, presentation, and management of anaphylaxis. At the end of the video, the participants were redirected to the same 6 questions to respond again. The scores were recorded in proportion of correct answers (minimum 0.0; maximum 1.0). Results: The mean age of the patients was 5.8 ± 4.5 years (range: 0.5–18.8 years). The majority were males (70 patients; 54.7%). The mean baseline prevideo education questionnaire score was 0.76 ± 0.2 (range: 0.3–1.0), whereas the mean follow-up score was 0.82 ± 0.2 (range: 0.3–1.0). This score difference of 0.06 was statistically significant ( P < 0.001). There were no significant associations between change in scores and age or gender of the participants. Conclusion: Our video teaching method was successful in educating patients and their families to better understand anaphylaxis and its management at the moment of the clinical encounter. Retention of knowledge at long-term follow-up should be assessed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».