Bridging knowledge gaps in paediatric chronic urticaria through a video-based educational tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of patient educational resources about chronic urticaria (CU). AIMS: To develop and test the effectiveness of an education tool to help paediatric patients and their families better understand CU and its management. METHODS: From July 2020 to May 2022, paediatric patients with a history of CU who presented to the allergy outpatient clinics at our institution were recruited. Consenting families and patients were asked to complete five questions related to the definition, causes and management of CU at the time of presentation to the clinic. Participants were shown a 5-min animated video addressing the main knowledge gaps about CU. At the end of the video, participants were redirected to the same five questions to respond again. The scores were recorded as a proportion of correct answers (range 0·0-1·0). RESULTS: In total, 53 patients [30 girls (56·6%), 23 boys (43·4%); mean age 9·7 ± 5·1 years, range 1·4-18·5 years] were recruited. The mean baseline pre-video education questionnaire score was 0·67 ± 0·2 (range 0·2-1·0), while the mean post-video score was 0·94 ± 0·1 (range 0·4-1·0), a mean score difference of 0·27, which was statistically significant (P < 0·001). At the 1-year follow-up, 14 (26·4%) patients answered the questionnaire again to assess retention of knowledge; the mean score was 0·83 ± 0·2 (range 0·2-1·0). CONCLUSIONS: Our educational video was successful in educating patients and their families to better understand urticaria. Future studies should aim to optimize patient education through nontraditional tools such as videos, and compare knowledge gain using different methods of education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».