The influence of task environment and health literacy on the quality of parent-reported ADHD data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine 1) the extent to which paper-based and computer-based environments influence the sufficiency of parents' report of child behaviors and the accuracy of data on current medications, and 2) the impact of parents' health literacy on the quality of information produced. METHODS: We completed a randomized controlled trial of data entry tasks with parents of children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Parents completed the NICHQ Vanderbilt ADHD screen and a report of current ADHD medications on paper or using a computer application designed to facilitate data entry. Literacy was assessed by the Test of Functional Health Literacy in Adults (TOFHLA). Primary outcomes included sufficient data to screen for ADHD subtypes and accurate report of total daily dose of prescribed ADHD medications. RESULTS: Of 271 parents screened, 194/271 were eligible and 182 were randomized. Data from 180 parents were analyzed. 5.6% parents had inadequate/marginal TOFHLA scores. Using the computer, parents provided more sufficient and accurate data compared to paper (sufficiency for ADHD screening, paper vs. computer: 87.8% vs. 93.3%, P = 0.20; accuracy of medication report: 14.3% vs. 69.4%; p<0.0001). Parents with adequate literacy had increased odds of reporting sufficient and accurate data (sufficiency for ADHD screening: OR 8.0, 95% CI 2.0-32.1; accuracy of medication report: OR 4.4, 95% CI 0.5-37.4). In adjusted models, the computer task environment remained a significant predictor of accurate medication report (OR 18.7, 95% CI 7.5-46.9). CONCLUSIONS: Structured, computer-based data entry by parents may improve the quality of specific types of information needed for ADHD care. Health literacy affects parents' ability to share valid information.
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 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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».