Using Simulation to Enhance Primary Care Sexual Health Services for Breast Cancer Survivors: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the impact of a virtual simulation game (VSG) to improve primary care sexual health services for breast cancer survivors. Methods We developed a VSG to help primary care providers (PCPs) address sexual health disturbances among breast cancer survivors. We used a pretest–posttest design with a series of validated tools to assess the feasibility and perceived impact of the game, including an open-ended question about participants’ perceptions. Quantitative data was analyzed using descriptive and inferential statistics, and qualitative data through an inductive content analysis approach. Results Of the 60 participants, the majority were nurse practitioner students (n = 26; 43.3%); female (n = 48; 80%); and worked full-time (n = 35; 58.3%). Participants perceived the game as feasible and potentially effective. The intervention elicited an improvement in PCPs’ perception of knowledge between pretest and posttest surveys (z = -1.998, p = .046). Professional background and previous exposure to sexual health training were predictors of knowledge perception. Participants described the intervention as an engaging educational strategy where they felt safe to make mistakes and learn from that. Conclusions VSGs can be a potentially effective educational approach for PCPs. Our findings indicate that despite being an engaging interactive strategy, VSG interventions should be tailored for each professional group. Implications for cancer survivors This intervention has the potential to improve the knowledge and practice of PCPs related to breast cancer follow-up care to support comprehensive care for survivors, resulting in a better quality of life and patient outcomes.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».