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Enregistrement W4385655472 · doi:10.1002/jha2.760

Empowering patients with sickle cell anemia and their families through innovative educational methods

2023· article· en· W4385655472 sur OpenAlexaffabout
Riley Plett, Craig Eling, Sarah Tehseen, Kathleen Felton, Gina Martin, Vivian Sheppard, Megan Pegg, Roona Sinha

Notice bibliographique

RevueeJHaem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFocus groupThematic analysisFamily medicineSickle cell anemiaDiseasePediatricsPsychologyQualitative researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sickle cell disease (SCD) is a group of inherited blood disorders caused by a mutation in the beta subunit of hemoglobin (HbS). SCD will hereafter be referred to as sickle cell anemia (SCA) as this is the term our patients and their families prefer. There are approximately 5000 Canadians living with SCA including children. Pediatric SCA patient education can: improve knowledge, decrease hospitalization, improve medication possession ratio, lead to better SCA‐related functioning, and lower pain impact. Innovative educational materials were developed to improve knowledge and self‐efficacy regarding the illness management of patients and parents/guardians. Patients ( n = 5; aged 8–18) with SCA and parents ( n = 5) of patients (aged 0–18) were recruited via flyers sent directly to patients and distributed through partner patient organization Sickle Cell Awareness Network of Saskatchewan. Patient and parent focus groups were held separately over Zoom to receive feedback for the video. An additional interview was held for a participant that required a translation of the video. Audio recordings were transcribed using Zoom and Otter.ai. The coding of transcripts was facilitated by NVivo (QSR International Pty Ltd, 2022, release 1.6.2). The thematic analysis centered around SCA management concepts relevant to the research aims. Important themes that emerged included ‘Age Appropriateness’, ‘Empowerment’, ‘Knowledge Gaps’, ‘Linguistic Accessibility’, ‘Medication Adherence’, ‘Strength in Community’, and ‘Transition to Adult Care’. The video was well received, and “brought peace of mind”. Patient feedback was incorporated into the final version of the educational materials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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