“Gender matters”: the development of infographics to raise awareness and promote gender-transformative care in traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a series of infographics providing persons with traumatic brain injury (TBI) and their circle of care with evidence-based information on sex and gender topics in TBI. MATERIALS AND METHODS: We employed an iterative participatory design engaging knowledge users, scientists, and experts in brain injury and patient education. To inform infographic content, we conducted an information needs assessment with knowledge users through semi-structured interviews and referred to our previously published evidence syntheses on TBI topics. We followed principles of graphic design and science communication to create materials reflecting lived experiences of knowledge users. RESULTS: We created a series of infographics with actionable messages and visual representations of evidence-based information. We achieved a Flesch Reading-Ease score of 60.1, corresponding to a Grade 7/8 reading level. The infographics met the color contrast criteria of the Web Content Accessibility Guidelines. Knowledge users found the material useful, visually appealing, and helpful in understanding complex topics. CONCLUSIONS: There is value in merging art and science to develop educational materials that meet the unique information needs of knowledge users. Iterative participatory design engaging diverse stakeholders is essential for co-creating knowledge translation tools to improve access to health information and quality of care after TBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».