Codesigning the web-based “Preoperative Rehab-readiness, Education and Preparation for Surgery” program for people undergoing a total shoulder replacement procedure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using a codesign process with patients, clinicians, and researchers, we created the Preoperative Rehab-readiness, Education and Preparation for Surgery (PREPS) program for patients undergoing a total shoulder replacement surgery. PREPS is designed to improve patient preparedness for surgery, increase rehab adherence/awareness and empower patients during their replacement journey. PURPOSE: To codesign, test and evaluate the PREPS program for patients undergoing a shoulder replacement surgery. STUDY DESIGN: A codesign process integrated multiple methods. METHODS: PREPS integrated multiple literature reviews, quantitative surveys, qualitative interviews and consultation analyses. Guided by a patient-centered approach, module content and design were reviewed by an expert advisory group comprising of academic and clinical experts (n=10) and consumers (n=5). Evaluation of usability was conducted using the Patient Education Materials Assessment Tool. Codesign process was guided by the TEACH-it framework. RESULTS: PREPS is a 6-week multimodal program that consists of both a website with video modules and a graphical education booklet that replicates the same online information. This format allows for increased accessibility of information for older adults. PREPS is self-guided at home. Content and design were continuously and iteratively refined over two years. Understandability was rated on average 94% by three raters. Few expressed they preferred the print version due to limited tech access. The content, format and delivery of PREPS was impacted by the codesign process, resulting in a very different program than had previously been delivered at the institution using traditional processes. CONCLUSIONS: PREPS is an integrative co-designed virtual preoperative program that supports patients' preparation for a shoulder replacement. Codesign is a time-consuming iterative process whose dividends are evident in better usability and usefulness of the product. Mapping interventions to patient needs and clinical goals, considering diverse users and using an inclusive equity lens can potentially improve the quality of web-based health care interventions.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».