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Enregistrement W4391410519 · doi:10.2196/50118

Development of Web-Based Education Modules to Improve Carer Engagement in Cancer Care: Design and User Experience Evaluation of the e-Triadic Oncology (eTRIO) Modules for Clinicians, Patients, and Carers

2024· article· en· W4391410519 sur OpenAlexvenueno aff
Rebekah Laidsaar‐Powell, Sarah Giunta, Phyllis Butow, Rachael Keast, Bogda Koczwara, Judy Kay, Michael Jefford, Sandra Turner, Christobel Saunders, Penelope Schofield, Frances Boyle, Patsy Yates, Kate White, Annie Miller, Zoe Butt, Melanie Bonnaudet, Ilona Juraskova

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintPsychologyUser engagementMedical educationMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Carers often assume key roles in cancer care. However, many carers report feeling disempowered and ill-equipped to support patients. Our group published evidence-based guidelines (the Triadic Oncology [TRIO] Guidelines) to improve oncology clinician engagement with carers and the management of challenging situations involving carers. OBJECTIVE: To facilitate implementation of the TRIO Guidelines in clinical practice, we aimed to develop, iteratively refine, and conduct user testing of a suite of evidence-based and interactive web-based education modules for oncology clinicians (e-Triadic Oncology [eTRIO]), patients with cancer, and carers (eTRIO for Patients and Carers [eTRIO-pc]). These were designed to improve carer involvement, communication, and shared decision-making in the cancer management setting. METHODS: The eTRIO education modules were based on extensive research, including systematic reviews, qualitative interviews, and consultation analyses. Guided by the person-based approach, module content and design were reviewed by an expert advisory group comprising academic and clinical experts (n=13) and consumers (n=5); content and design were continuously and iteratively refined. User experience testing (including "think-aloud" interviews and administration of the System Usability Scale [SUS]) of the modules was completed by additional clinicians (n=5), patients (n=3), and carers (n=3). RESULTS: The final clinician module comprises 14 sections, requires approximately 1.5 to 2 hours to complete, and covers topics such as carer-inclusive communication and practices; supporting carer needs; and managing carer dominance, anger, and conflicting patient-carer wishes. The usability of the module was rated by 5 clinicians, with a mean SUS score of 75 (SD 5.3), which is interpreted as good. Clinicians often desired information in a concise format, divided into small "snackable" sections that could be easily recommenced if they were interrupted. The carer module features 11 sections; requires approximately 1.5 hours to complete; and includes topics such as the importance of carers, carer roles during consultations, and advocating for the patient. The patient module is an adaptation of the relevant carer module sections, comprising 7 sections and requiring 1 hour to complete. The average SUS score as rated by 6 patients and carers was 78 (SD 16.2), which is interpreted as good. Interactive activities, clinical vignette videos, and reflective learning exercises are incorporated into all modules. Patient and carer consumer advisers advocated for empathetic content and tone throughout their modules, with an easy-to-read and navigable module interface. CONCLUSIONS: The eTRIO suite of modules were rigorously developed using a person-based design methodology to meet the unique information needs and learning requirements of clinicians, patients, and carers, with the goal of improving effective and supportive carer involvement in cancer consultations and cancer care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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