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Enregistrement W4385742134 · doi:10.2196/49902

Improving Medication Safety in Cancer Services for Ethnic Minority Consumers: Protocol for a Pilot Feasibility and Acceptability Study of a Co-Designed Consumer Engagement Intervention

2023· article· en· W4385742134 sur OpenAlexvenueno aff
Bronwyn Newman, Melvin Chin, Louisa Robinson, Ashfaq Chauhan, Elizabeth Manias, Carlene Wilson, Reema Harrison

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCancer Australia
Mots-clésEthnic groupMedicineIntervention (counseling)Family medicineNursingHealth careUsabilityPatient safety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People from ethnic minorities are often exposed to unsafe care contributing to poorer health care outcomes. Medication safety is a high-risk area requiring intervention to improve care outcomes. Using an adapted, experience-based co-design process with cancer service staff and patients from ethnic minorities, a medication communication tool was created: Making it Meaningful (MiM). OBJECTIVE: We aim to test whether the MiM tool is feasible and acceptable for use with ethnic minority consumers in cancer services in Australia. METHODS: A single site, controlled before and after this pilot study, will be used. Patients from Mandarin- and Russian-speaking backgrounds are eligible for inclusion. In total, 40 patients from these cultural backgrounds will be recruited and stratified by language to the intervention and control groups, with 20 participants in the intervention and 20 in the control group. Further, 4 health practitioners will be recruited and trained to use the MiM. Clinicians providing care for patients in the intervention will use the MiM during their usual appointment while providing medication communication using standard care processes for the control group. Telephone surveys will be conducted with participants at 3 time points, T1 before the intervention, T2 1 week post intervention, and T3 1 month post intervention, to assess knowledge and self-efficacy in medication management, perceived usability, and acceptability of the MiM. Qualitative interviews with clinicians who have used the MiM will be conducted 1 month postintervention to explore their perceptions of MiM feasibility and acceptability. RESULTS: Ethical approval for this research has been provided by the South Eastern Sydney Area Health Human Research Ethics Committee (HRECXXX). Bilingual field-workers, 1 Mandarin-speaking and 1 Russian-speaking, are contacting eligible patients to enroll. It is anticipated that recruitment will be completed by October 2023, with data collection completed by December 2023. CONCLUSIONS: Using experience-based co-design, we identified communication about medication, particularly between appointments, as a key issue impacting the safety of care for patients from ethnic minorities accessing cancer services. Increasing consumer engagement in medication management was identified as a strategy to reduce medication safety problems in cancer care; the MiM strategy was developed to address this issue. It is anticipated that by using the MiM, patient knowledge about prescribed medications and confidence in medication management will increase. Evidence from the pilot study will be used to inform a full-scale trial of the MiM tool with a range of ethnic minority communities accessing cancer services. A full-scale trial will seek to determine whether the MiM intervention is effective in knowledge and confidence about medication management, but also whether this improves patient outcomes in cancer care. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials ACTRN12622001260718p; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=384658&isReview=true. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49902.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,009

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 Opus0,594
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,048 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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