Co designing an e-learning module for primary care providers to improve equity in access to lung cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Context: To improve equity in lung cancer care, primary care providers need to provide safe and timely referrals to lung cancer screening for people experiencing stigma and discrimination. Objective: The purpose of our study was to promote equitable access to lung cancer screening by co-designing an educational intervention (an e-learning module) that will build knowledge and skills in primary care providers to deliver equity-oriented lung cancer screening. Study Design and Analysis: We have applied the Generative Co-Design Framework for Healthcare Innovation and conducted our study processes. Setting or Dataset: Our dataset is in three phases: Pre-design; Co-design; and Post-design Population Studied: Primary care providers in Ontario. Intervention/Instrument: An e-module, named “Creating Safe Connections: Practical Strategies to Support Lung Cancer Screening.” Outcome Measures and Results: Pre-design: This equity-informed patient-centered research was led by an interdisciplinary team of provincial and national health system stakeholders, healthcare providers, and a patient advisory council representing diverse lived experiences. All team members played an equal role in project design, conduct, analysis, and dissemination. Co-design: We identified research priorities and conducted qualitative interviews with primary care providers in Ontario to understand learning gaps and needs. Using the Trauma- and violence-informed (TVIC) care core competency framework, we mapped learning needs onto the following areas: 1) being trauma and violence aware in lung cancer screening discussions (TVIC Principle 1); creating safe spaces and interactions (TVIC Principle 2); and building on a person’s strengths and collaborating to make realistic choices (TVIC Principles 3 & 4). We co-developed learning module content consisting of case-studies, patient videos and knowledge checks and packaged the material into an e-module format, titled: Creating Safe Connections: Practical Strategies to Support Lung Cancer Screening. Post-design: The e-module, currently in pilot testing, is hosted on the EQUIP Healthcare website and is accessible to all Canadian users through the University of British Columbia learning platform. Conclusion: We demonstrate how interdisciplinary partnerships that are inclusive of underserved patient communities can lead to the co-design of patient-centered cancer education to improve lung cancer-related health outcomes.
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 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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».