An educational video increases disease-related knowledge in hospitalized patients with decompensated cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Cirrhosis Care Alberta (CCAB) Project has created an expert-guided educational video for patients with decompensated cirrhosis. The effect of this video on improving disease-related knowledge in patients with decompensated cirrhosis has yet to be determined. Methods: In-patients with decompensated cirrhosis were prospectively recruited between November 2022 and August 2023. A pre-post-intervention design employing a questionnaire on managing complications of decompensated cirrhosis was used to evaluate whether the CCAB educational video was effective in improving disease-related knowledge, the primary outcome. Baseline knowledge was defined as preintervention questionnaire scores. Learning was defined as the difference between postintervention and preintervention questionnaire scores. Follow-up occurred 30 days when the same questionnaire was readministered. Univariate and multivariate regression analyses evaluated if any participant demographics and disease-related characteristics predicted baseline knowledge or learning. Results: Fifty participants were included. Study participants were predominantly biologically male (62%), aged 40–75 (78%), and had an average of 2.4 (SD: 2.8) prior cirrhosis-related hospitalizations. The mean baseline knowledge score among participants was 62% (SD: 17.3). The mean questionnaire scores following the educational video rose to 72.5% (SD: 20.2%, p < 0.001). Sixteen (32%) participants completed the 30-day follow-up questionnaire with a mean score of 78.8% (SD: 14.7, p = 0.02). Univariate analysis demonstrated that age, number of prior cirrhosis-related hospitalizations, and number of decompensating events predicted baseline knowledge scores ( p values < 0.05). Conclusion: The CCAB educational video is effective in improving disease-related knowledge scores. Further investigation evaluating this effect on clinical outcomes is needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».