A New Method of Building Patients’ Health-Awareness in Uro-Oncology
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDespite vast scientific evidence supporting health-awareness in the prevention and treatment outcome of cancer, studies comparing the effectiveness of different educational methods in in raising patients’ health-awareness are lacking.ObjectivesWe present and evaluate a new patients’ decision-making aid—an educational method based on staging mock medical appointments at a urological office.Materials and MethodsFour different “real-life scenarios” addressing prostate, kidney, bladder, and testicular cancers were prepared and played out by health professionals. The participants (n = 181) who observed the scenes were asked to fill in a questionnaire prepared by the authors. Results were then analysed statistically; P-value < 0.05 was considered significant.ResultsA statistically significant difference was found in assessing the intelligibility of the presented material depending on the participants’ level of education and where they lived (eg, village, town, city). According to 95% of the participants, the educational method provided during our meeting contributed to a significant increase in their knowledge of cancer. Moreover, 89% expressed their need for further education.ConclusionBuilding patients’ health-awareness by health professionals is important and may influence therapy outcome. The effectiveness and perception of our method by patients require further research and evaluation; however, the presented results seem promising.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».