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Enregistrement W4324128999 · doi:10.2196/37549

Web-Based Digital Storytelling for Endometriosis and Pain: Qualitative Pilot Study

2023· article· en· W4324128999 sur OpenAlexaffvenue
A. Fuchsia Howard, Heather Noga, Gurkiran Parmar, Lan Kennedy, Sarah Aragones, Roop Bassra, Lauren Gelfer, Edurne Lopez de Arbina, Jessica Sutherland, Catherine Allaire, John L. Oliffe, Leanne M. Currie, Holly Yager, Paul J. Yong

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingFocus groupDigital storytellingPsychologyParticipatory action researchCitizen journalismQualitative researchMedical educationMedicineWorld Wide WebPedagogyComputer scienceNarrativeSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Endometriosis is a complex chronic disease characterized by pain, including painful sex, that can contribute to considerable sexual function, self-esteem, and relationship challenges. Digital storytelling is an arts-based, participatory methodology wherein individuals create and share their illness experiences in detailing their lived experiences. OBJECTIVE: The study objective was to pilot-test a web-based digital storytelling workshop focused on endometriosis to understand storytellers' experiences of workshop participation. We assessed the feasibility of story cocreation and sharing, including the emotional impact of workshop participation, the acceptability of the workshop for the subject matter, and the storytellers' willingness to share their stories with broader audiences as a method for knowledge translation. METHODS: This study used a community-based participatory methodology supplemented with patient-oriented research and integrated knowledge translation. Study participants, referred to as storytellers, cocreated 3- to 5-minute individual digital stories about their lived experiences of endometriosis during a web-based workshop (comprising five 2-hour sessions over 6 weeks) facilitated by The Center for Digital Storytelling. Data were collected through participant observations at the workshop, storyteller weekly reflective journals, and an end-of-workshop focus group interview with storytellers. These data were analyzed using a qualitative interpretive description approach. RESULTS: A total of 5 women and 1 nonbinary storyteller aged 19 to 39 years who had experienced endometriosis for 4 to 22 years participated in the study. We characterized storytelling workshop participation and the acceptability of story cocreation by describing participants' experiences of opportunity, commitment, and connection; complex emotions that were healing; and a desire to share. Feasibility was demonstrated through 100% engagement in the workshops. All 6 storytellers reported feeling empowered by publicly sharing their cocreated digital stories through social media and the Sex, Pain & Endometriosis website. CONCLUSIONS: Despite the complexities of the story-building process, the workshop and the cocreation and sharing of digital stories were feasible. The storytellers found that this process allowed for emotional healing and personal empowerment by offering a unique way to talk about painful sex, which also facilitated a connection among those in the workshop. The use of digital storytelling as a knowledge translation tool shows promise, and this approach also has potential as a therapeutic intervention.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,323
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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