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Enregistrement W4396656729 · doi:10.31189/2165-7629-13-s2.525

KNOWLEDGE PRODUCTS TO HELP EXERCISE PROFESSIONALS IMPLEMENT EXERCISE RECOMMENDATIONS FOR PEOPLE WITH BONE METASTASES: CO-DESIGN OF A HEALTH INFORMATION FORM

2024· article· en· W4396656729 sur OpenAlexaff
Kirstin N. Lane, Kelcey A. Bland, Sarah Neil‐Sztramko, Michelle B. Nadler, David M. Langelier, Alana Chalmers, Rhoda Dinardo, Nicole Prestley, Sarah Weller, Shabbir M.H. Alibhai, L Capozzi, Janet Papadakos, Karen A. McDonald, Jane Copp, Margaret L. McNeely, Christine Simmons, Leah K. Lambert, Alan Bates, Kirstin L Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Exercise Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of AlbertaB.C. Women's Hospital & Health CentrePrincess Margaret Cancer CentreMcMaster UniversityCanadian Cancer SocietyUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsBone healthMedicineMedical educationPhysical therapyPsychologyHealth carePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION People with bone metastases have historically been advised to limit exercise due to risk of skeletal adverse events, such as bone fracture. Published recommendations by the International Bone Metastases Exercise Working Group (IBMEWG) emphasize regular exercise may benefit people with bone metastases; however, there are barriers to adopting these guidelines into clinical practice. For example, exercise professionals (EPs) report challenges obtaining necessary medical information about bone metastases to develop/design safe exercise programs. To address this, a Health Information Form (HIF) was developed using an experience-based co-design approach with three knowledge user (KU) groups: patient/family partners (PFPs), oncology healthcare providers (HCPs), and EPs. The aim of this study was to gather feedback from an international audience on the usability of the HIF. METHODS An online survey was advertised widely to KU groups using a social media toolkit and targeted email invitations to professional organizations. Questions included demographic information, usability of the HIF, and suggestions for dissemination. Analysis of survey responses was descriptive. RESULTS 69 respondents from North America (71%), Europe (20%), and Australasia (9%) provided feedback on the HIF. Most were EPs (54%) or PFPs (36%), and half (54%) had some awareness of the IBMEWG exercise recommendations. 81% of respondents found the purpose of the HIF easy to understand and 77% rated the content as excellent or very good. The design was rated as excellent or very good by 62% with feedback such as “… covers a lot of areas in a way that is brief and effective”. 14 respondents suggested information that could be added to the HIF (e.g., fracture risk factors, recent surgeries). CONCLUSION Overall, the HIF was well received by an international audience. The feedback provided by respondents will be utilized to enhance both the design and content of the form.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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