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Enregistrement W4410765629 · doi:10.1080/17538068.2025.2508346

Assessing knowledge translation following a pre-cancer diagnosis: a multinational evaluation of online resources targeting patients with cervical dysplasia

2025· article· en· W4410765629 sur OpenAlex
G.J. Griffiths, Diane Tomalty, M Adams, Olivia Giovannetti

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Communications In Healthcare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationDysplasiaMultinational corporationMedicineCervical cancerCancerTranslation (biology)OncologyKnowledge managementInternal medicineComputer scienceBusinessGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Distressful clinician-to-patient dialogue such as a pre-cancer diagnosis of cervical dysplasia may interfere with information retention. Patient education material provided as an online resource offers a suitable option to review relevant health information outside the clinic. The aim of this study was to evaluate online resources (ORs) affiliated with healthcare institutions across Australia and the United Kingdom (UK) on their effectiveness to translate accessible and current knowledge to patients referred for loop electrosurgical excision procedure (LEEP) treatment. METHODS: A comprehensive directory of ORs related to LEEP was compiled from public hospital websites across Australia and the UK. Quantitative and qualitative methods were applied to evaluate resource reading-level (measured using three validated readability indices); actionability and understandability (measured using the Patient Education Material Assessment Tool [PEMAT]); and content (described using content analysis to assess disclosure practices associated with LEEP-related complications). RESULTS: All ORs (n = 39) exceeded the recommended reading level (Australia: x̄ = 10.07, σ = 1.01; UK: x̄ = 10.17, σ = 0.96). PEMAT results indicated higher percentages of ORs scored as understandable (Australia: 50.0%; UK: 69.7%) versus actionable (Australia: 33.3%; UK: 6.1%). Content analysis revealed widespread discordance in the disclosure of longer-term LEEP complications associated with pregnancy, fertility, and sexual function in both countries. CONCLUSIONS: Disclosures with significant health and wellness implications should be made with clear reference to peer reviewed science. Wider application of purpose-designed health literacy tools could improve measures of readability, actionability and understandability. International collaborations may provide opportunities to develop more comprehensive and patient-centred education materials to improve provider-to-patient knowledge translation.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,380 · 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