The HOPE study: evaluating the impact of an online educational resource for heavy menstrual bleeding on the patient–physician dynamic
Notice bibliographique
Résumé
The Heavy menstrual bleeding: Evidence-based Learning for best Practice (HELP) Group developed an educational website about heavy menstrual bleeding (HMB). The "HMB improving Outcomes with Patient counseling and Education" (HOPE) project examined the website's impact on women's knowledge, confidence, and consultations with healthcare providers (HCPs). HOPE was a quantitative online survey of gynecologists and women with HMB in Brazil. After an initial consultation, patients had unlimited access to the website and completed a survey. HCPs also completed a survey about the sconsultation. After a second consultation, HCPs and patients completed another survey. HCP surveys assessed their perception of patients' awareness, understanding, and willingness to discuss HMB. Patient surveys assessed their knowledge, experience, and confidence in discussing HMB. Forty HCPs recruited 400 women with HMB. Based on HCP perceptions at the first consultation, 18 percent of patients had "good knowledge" or "very good knowledge" of HMB, increasing to 69 percent after patients had visited the website. Before and after visiting the website, 34 percent and 69 percent of patients, respectively, regarded their HMB knowledge as "goo.d" Additionally, 17 percent of women reported their anxiety as "highest" during the first consultation; this decreased to 7 percent during the second consultation. After visiting the HELP website, patients' knowledge of HMB improved and they were less anxious.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».