MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391684447 · doi:10.1590/2177-9465-ean-2022-0419en

Construction and validation of Comics at children with acute lymphocytic leukemia

2024· article· en· W4391684447 sur OpenAlexaff
Giovani Basso da Silva, Luccas Melo de Souza, Simone Travi Canabarro

Notice bibliographique

RevueEscola Anna Nery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsMedicineAcute lymphocytic leukemiaLeukemiaLymphoblastic LeukemiaInternal medicineArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Cancer has an impact on the lives of children and their families. Comics can be a strategy to strengthen the bond and communication between professional/patient/family. Objective To develop and validate an instructional/educational material, in the format of Comics, aimed at children hospitalized with acute lymphocytic leukemia. Methodology Methodological study developed in nine stages: preparation of the research project; content definition and selection; language adaptation; inclusion of illustrations; construction of a pilot material; validation of the material; layout; final printing and availability. Validation took place with 10 specialists between March and May 2022, using the Health Education Content Validation Instrument. Results 5 Comics were created, with 6 main characters, requiring 63 hours of work. They were divided by themes (gastrointestinal disorders; hemorrhagic cystitis; problems related to self-esteem and self-image; risk of infection and bone pain) that obtained a satisfactory global Content Validity Index between 0.78 and 0.87. Conclusions and implications for practice Comics can be used as an attractive and reliable source of information about the disease, supporting information during hospitalization and preparation for discharge.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEscola Anna NeryMême sujetHealth Education and ValidationTravaux en français237 207