MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410812540 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.tps9047

Evaluating the use of educational videos in a medical oncology sarcoma clinic to improve patient knowledge and satisfaction.

2025· article· en· W4410812540 sur OpenAlexaff
Fabio Murtas, J. Matharu, Mona Domlog, Karen Lawrie, Abdulazeez Salawu, Abha A. Gupta, Yangqing Deng, Lisa Avery, Harleen Toor, Janet Papadakos, Albiruni Ryan Abdul Razak, Geoffrey Alan Watson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcomaOncologyFamily medicineInternal medicineMedical physicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TPS9047 Background: The first clinic visit is a pivotal step in the journey of a cancer patient (pt), often accompanied by anxiety due to future uncertainty. During this initial visit, pts receive extensive information regarding their diagnosis, treatment plan and prognosis. Early education and tailored guidance can potentially enhance understanding, aid decision-making, and alleviate distress. This study evaluates the impact of sarcoma-specific educational videos on improving pts’ knowledge of their disease and treatment options before their first clinic appointment . Results will help to identify ways to enhance pt education and satisfaction. Methods: All newly diagnosed, English speaking, sarcoma pts referred to the sarcoma medical oncology clinic at Mount Sinai Hospital and Princess Margaret Cancer Centre will be eligible. The primary objective is to assess changes in pts’ and caregivers’ knowledge and perceptions of sarcoma and its treatment after educational intervention as measured by changes in global responses between baseline and post educational intervention surveys. Secondary endpoints include understandability and satisfaction with the educational videos, using validated tools including Pt Education Materials Assessment Tool (PEMAT) and Suitability Assessment of Materials (SAM) instrument. A pilot study (n = 20) will first be performed to assess feasibility, acceptability and determine sample size. For the interventional study, pts will be randomized in 1:1 ratio to either view the educational videos prior to their consult, or a control arm where they will receive standard of care information. Pts on the experimental arm will view four short educational videos (approximately 5-7 minutes each) which focus on 1) what to expect at their initial visit, 2) sarcoma team composition and respective roles, 3) systemic therapy overview and 4) introduction to clinical trials. The study will involve distribution of surveys at 3 different timepoints, each consisting of 15-20 multiple choice questions and taking 3-5 minutes to complete. The first baseline survey will be completed by pts in both arms before their initial consult and is designed to assess pts’ initial knowledge and perceptions of their sarcoma and treatment options. The second survey, to be completed only by pts on the experimental arm after watching the educational videos, will measure changes in pts’ perceptions and overall satisfaction. A third and final survey will be completed by pts in both arms after their initial consult with the medical oncologist to assess for any further changes. A knowledge quiz will also be given to the pts on the experimental arm both before and after they watch the educational videos to evaluate changes in their understanding of sarcoma and its management. If pts are accompanied by a caregiver, they will also be invited to participate in this study.

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 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,449
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetHealth Education and ValidationTravaux en français237 207