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Enregistrement W4413018854 · doi:10.1080/21645515.2025.2491853

Development and refinement of an online CARD (Comfort Ask Relax Distract) course for organizations and providers delivering vaccinations and other needle procedures

2025· article· en· W4413018854 sur OpenAlexafffund
Anna Taddio, Anthony N T Ilersich, C. Meghan McMurtry, Kaytlin Constantin, Lucie M. Bucci, Victoria Gudzak, Charlotte Logeman, Natalie Crown, Mandy L. Kohli, Erin Ledrew, Noni E. MacDonald, Sandra Gerges, Sarah E. LaRose, Jennifer E. Isenor, James Morrison, Molly Yang

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensWestern UniversityHumber PolytechnicChildren’s Health Research InstituteUniversity of GuelphHospital for Sick ChildrenAlberta Health ServicesMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreDalhousie UniversityToronto East General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAsk priceMedical educationPsychologyMedicineComputer scienceInternet privacyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CARD system (Comfort-Ask-Relax-Distract) is an evidence-based protocol for mitigating vaccine injection-related reactions, such as pain, fear and fainting. We developed a new online CARD training course to educate organizations and providers about CARD and evaluated usability and impact on conceptual knowledge and attitudes. After an initial development phase, three iterative phases of user testing were conducted in individuals with different levels of familiarity with CARD. In the first two phases, experts and non-experts provided feedback using surveys and semi-structured interviews. In the third phase, new learners answered a knowledge test and attitudes survey. Revisions occurred throughout based on qualitative and quantitative analyses, guided by the Universal Design for Learning (UDL) framework. Thirty-one healthcare providers and trainees from 8 disciplines participated across study phases. They held positive attitudes in all components of the UDL, including engagement (e.g. perceptions of relevance and value), representation (e.g. multiple ways included to perceive information, common language), and action and expression (e.g. access to materials, interactivity). Modifications addressed feedback regarding content development, organization and expression of information, and course navigation. Phase 3 participants demonstrated knowledge and positive attitudes about CARD, including confidence and intention to use CARD. In summary, this study developed and refined an online CARD course to educate organizations and providers about CARD in a feasible way and to improve readiness for implementation. The course has the potential to improve efficiency and effectiveness of CARD implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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