Knowledge assessment tools in atopic dermatitis patient education: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atopic dermatitis (AD) is a chronic and inflammatory skin disease which requires continuous self-management by patients and caregivers. Patient education in AD can improve the self-management practices, treatment adherence rates, and clinical outcomes of patients. Patient-reported outcome measures and objective clinical outcome measures have been used to assess the effectiveness of AD patient education interventions, however they have limited use in assessing learning outcomes, such as knowledge. The literature on knowledge outcome measures for AD patient education interventions has not been examined to date. MAIN: We performed a scoping review of the literature on knowledge assessment tools for AD patient education interventions following the PRISMA-ScR framework. Search databases included MEDLINE, Embase, CINAHL, Education Source, Web of Science, Grey Matters, Clinical Trials.gov, and the International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP). Of the 3914 articles identified from the search strategy, 20 studies were eligible for data extraction and summarized by narrative synthesis. Most studies were randomised controlled trials originating in the United States, Europe, and Asia, and published in the years of 2003-2023. Researchers commonly evaluated caregivers' knowledge of AD and included assessments of clinical outcome measures. Similar methods were employed for assessing subjective knowledge across studies. Likewise, studies measuring AD patient/caregiver objective knowledge used comparable methods. Multiple-choice and true/false question formats were used in objective knowledge assessments, and Likert-type scales were common for evaluating subjective knowledge. Objective knowledge assessments consisted of more questions than subjective knowledge outcome measures. Content assessed in knowledge outcome measures was relatively consistent across studies. Delivery of subjective and objective AD knowledge assessments was by telephone, in clinic, and/or online. In pre- and post-test study designs, identical knowledge outcome measures were administered. CONCLUSION: This scoping review highlights the diverse components of knowledge assessment tools for AD patient education interventions. Further studies on developing and validating high-quality AD knowledge outcome measures are needed for assessing the true effects of patient education interventions on improving patient/caregiver knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».