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Enregistrement W4399671288 · doi:10.1093/sexmed/qfae033

Enhancing care: evaluating the impact of True North Sexual Health and Rehabilitation eTraining for healthcare providers working with prostate cancer patients and partners

2024· article· en· W4399671288 sur OpenAlexafffund
Andrew Matthew, Deborah McLeod, John W. Robinson, Lauren M. Walker, Richard J. Wassersug, Stacy Elliott, Steven Guirguis, Taylor Incze, Lianne Trachtenberg

Notice bibliographique

RevueSexual Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of CalgaryUniversity Health NetworkDalhousie UniversityPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesProstate Cancer CanadaMovember Foundation
Mots-clésHealth careProstate cancerMedicineRehabilitationReproductive healthCancerFamily medicineGerontologyPhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Educational programs that enhance healthcare providers' competence in managing the care of patients with sexual dysfunction following prostate cancer treatments are needed to facilitate comprehensive sexual health treatments for patients and their partners. Aim: In this study we evaluated the impact of a real-world online sexual health educational intervention called the True North Sexual Health and Rehabilitation eTraining Program. This program is designed to increase healthcare providers' knowledge and self-efficacy in providing sexual healthcare to prostate cancer patients and their partners. Methods: Healthcare providers were invited to join a 12-week virtual training program. Participants completed precourse surveys (n = 89), retrospective prepost surveys (n = 58), and a 3-month follow-up survey (subset n = 18) to assess retention of relevant outcomes. Additionally, a course satisfaction survey was administered to participants (n = 57) at the end of the course. Outcomes: The main outcomes focused on participants' perceived knowledge and self-efficacy in conducting assessments and providing interventions for various relevant physical, functional, psychological, and relational domains of sexual dysfunction in prostate cancer patients and their partners. Results: According to the retrospective analysis of post-then-pre-survey results, graduates perceived that their knowledge of and self-efficacy in providing sexual health counseling improved after completing the course. The 3-month follow-up survey indicated that the course graduate self-efficacy remained high 3 months after the course. Furthermore, the satisfaction survey indicated that a vast majority (98.2%) of participants were satisfied with the educational intervention. Clinical Implications: This real-world sexual health educational intervention can increase self-efficacy and knowledge in healthcare providers who are supporting prostate cancer patients dealing with sexual dysfunction. Strengths and Limitations: The use of a retrospective post-then-pre-survey helped to mitigate response shift bias while minimizing data gaps. However, it is important to note that this investigation was not a traditional research study and lacked a control group, thus limiting causal attributions. Conclusion: The True North Sexual Health and Rehabilitation eTraining program acts as an accessible and effective resource for healthcare providers seeking specialized training in providing sexual healthcare for prostate cancer patients and their partners.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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