Kids With Cancer Still Need School: Addressing Communication Gaps Regarding Neurocognitive Late Effects with a Massive Open Online Course (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Pediatric cancer survivors are at high risk for neurocognitive late effects that hinder active school participation. Obtaining needed educational supports can improve outcomes, yet evidence suggests that oncology providers are not well prepared to discuss signs and symptoms of cognitive late effects with families, limiting patients’ access to support. Online continuing medical education (CME) offers a scalable and accessible strategy to address these knowledge gaps globally. OBJECTIVE The objective of this study was to develop, launch, and evaluate a massive open online course (MOOC), Kids with Cancer Still Need School, aimed at enhancing provider understanding of neurocognitive late effects of pediatric cancer and their relation to educational participation. METHODS The course was developed using evidence synthesis and parent interviews, iteratively refined through stakeholder feedback, and piloted in live CME sessions before dissemination to the pediatric oncology community. Hosted on Coursera, the MOOC consists of four modules covering pathophysiology, communication, school supports, and use of “Return-to-School Roadmaps.” The evaluation plan compared course enrollment, completion, and pre- to posttest knowledge gains. In a local subsample, medical documentation and neuropsychology referral behaviors were assessed. Knowledge change was analyzed using repeated-measures ANOVA. RESULTS Between March 2021 and July 2025, 629 actively interacted with course material, and 155 completed the course, yielding a 24.6% completion rate. Learners represented 81 countries, led by the United Kingdom (39%), United States (21%), India (13%), Philippines (9%), and Canada (5%). Among 315 learners who completed at least 6 of 10 knowledge items, 88 completed both pre- and posttests. Knowledge scores improved significantly from M=3.75 (SD=1.66) to M=5.84 (SD=2.45); F(1,87)=37.81; P<.001; partial η²=.303. In a local subsample, practice change was supported by 80% compliance with medical documentation and a 42% increase in neuropsychology referrals. CONCLUSIONS These data offer an example of a successful parent/provider stakeholder collaboration that achieved high completion, global reach, and measurable improvements in provider knowledge and practice. Completion of the freely accessible Kids with Cancer CME exceeded typical MOOC rates of 5%–10% overall and 36%–40% in CE/CME courses. Findings suggest that scalable, stakeholder-informed educational interventions can enhance provider-family communication and promote neurocognitive care in pediatric oncology. CLINICALTRIAL Not applicable
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».