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Enregistrement W4415442560 · doi:10.1371/journal.pdig.0001054

A qualitative study to refine and finalize the MedManageSCI prototype: A web-based toolkit to support medication self-management in adults with spinal cord injury/dysfunction

2025· article· en· W4415442560 sur OpenAlexafffund
Lauren Cadel, Rasha El-Kotob, Sander L. Hitzig, Lisa McCarthy, Shoshana Hahn‐Goldberg, Tanya Packer, Tejal Patel, Chester Ho, Stephanie R. Cimino, Aïsha Lofters, Sara J. T. Guilcher

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteFoothills Medical CentreUniversity of WaterlooInstitute of AgingResearch Institute for AgingWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteTrillium Health CentreDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésQualitative researchComprehensionVariety (cybernetics)CognitionCoding (social sciences)Qualitative propertyMedication adherenceQualitative analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adults with spinal cord injury/ dysfunction (SCI/D) commonly take multiple medications for a variety of secondary conditions, and have described challenges with medication self-management. To help support medication self-management, a web-based toolkit, MedManageSCI, was co-designed by our team of researchers and adults with SCI/D, caregivers, and healthcare providers (www.medmanagesci.ca). Together, we co-developed the content areas to include in MedManageSCI, along with the design and brand considerations, to create an initial prototype of the toolkit. To finalize the prototype prior to implementation, the primary objective of this qualitative study was to further refine MedManageSCI by examining the clarity, comprehensiveness, relevance, and delivery of the toolkit modules. Cognitive interviews were conducted virtually between July 2024 and September 2024 with adults with SCI/D (N = 16). A concurrent verbal probing approach using scripted and spontaneous probes was followed. Data were coded using a pre-established coding matrix that aligned with the scripted probes. Participants provided 193 specific modifications to improve the clarity, comprehensiveness, relevance, or delivery of the MedManageSCI toolkit, which were categorized as: Comprehension, Design, and Web-based Delivery. The Comprehension category contained three subcategories: Written Refinements, Ensuring Accessibility, and Revamping Resources. The Design category contained three subcategories: Formatting Content, Streamlining Function, and Enhancing Visuals. Participants perceived the website as an ideal way to deliver the toolkit, noting several benefits of a web-based delivery in comparison to a paper-based toolkit. Overall, participants found the modules to be comprehensive and highly relevant. Further, we discuss the application of cognitive interviews for further refining the MedManageSCI prototype, recommendations to improve the comprehensibility, and the advantages of a web-based toolkit for the SCI/D population. Involving individuals with SCI/D in the development and refinement of self-management materials will help ensure that the content and resources are tailored and appropriate; thereby elevating its likelihood of uptake and dissemination during 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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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