UnderstandingMCI.ca: Mixed-Methods Evaluation of a Brief Web-Based Multimedia Lesson to Improve Public and Family Care Partner Knowledge of Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI), also known as mild neurocognitive disorder, represents a transitional stage between normal cognitive aging and dementia and often signals early neurodegenerative change. Despite its clinical importance, MCI remains poorly understood by the public and family care partners, leading to uncertainty and distress following diagnosis. This study evaluated UnderstandingMCI.ca, a brief multimedia e-learning lesson designed to improve MCI literacy among the public and care partners. The lesson was disseminated through the McMaster Optimal Aging Portal, with web analytics tracking uptake, progress, and completion, and a post-lesson survey incorporating the Net Promoter Score (NPS), the Information Assessment Method for all (IAM4all) questionnaire, and open-text feedback assessing perceived impact. Between January 15 and February 7 2025, over 5,000 users initiated the lesson, 1,537 completed it, and 984 responded to the survey. Respondents were predominantly women aged 65 years or older. The NPS was 72 (“excellent”); 942 respondents (96%) found the lesson relevant, 937 (95%) anticipated benefits from using the information, and nearly all (982 respondents) reported understanding the material. Thematic analysis of 296 comments identified greater understanding of MCI versus normal aging and dementia, emotional reassurance, and motivation for proactive brain-health behaviors. UnderstandingMCI.ca appears to effectively improve public MCI literacy and confidence, offering a scalable, accessible tool for education in clinical and public health contexts.
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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 | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».