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Enregistrement W2052216299 · doi:10.2196/resprot.1862

Web-Based eHealth to Support Counseling in Routine Well-Child Care: Pilot Study of E-health4Uth Home Safety

2013· article· en· W2052216299 sur OpenAlexvenueno aff
Mirjam Elisabeth Johanna van Beelen, Ineke Vogel, Tinneke Monique Jozef Beirens, Gitte Kloek, Paul den Hertog, Monique Désirée van der Veen, Hein Raat

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMw
Mots-clésMedicineFamily medicineeHealthOccupational safety and healthNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Providing safety education to parents of young children is important in the prevention of unintentional injuries in or around the home. We developed a Web-based, tailored safety advice module to support face-to-face counseling in the setting of preventive youth health care (E-health4Uth home safety) in order to improve the provision of safety information for parents of young children. OBJECTIVE: This pilot study evaluated a Web-based, tailored safety advice module (E-health4Uth home safety) and evaluated the use of E-health4Uth home safety to support counseling in routine well-child care visits. METHODS: From a preventive youth health care center, 312 parents with a child aged 10-31 months were assigned to the E-health4Uth home safety condition or to the care-as-usual condition (provision of a generic safety information leaflet). All parents completed a questionnaire either via the Internet or paper-and-pencil, and parents in the E-health4Uth condition received tailored home safety advice either online or by a print that was mailed to their home. This tailored home safety advice was used to discuss the safety of their home during the next scheduled well-child visit. Parents in the care-as-usual condition received a generic safety information leaflet during the well-child visit. RESULTS: Mean age of the parents was 32.5 years (SD 5.4), 87.8% (274/312) of participants were mothers; mean age of the children was 16.9 months (SD 5.1). In the E-health4Uth condition, 38.4% (61/159) completed the online version of the questionnaire (allowing Web-based tailored safety advice), 61.6% (98/159) preferred to complete the questionnaire via paper (allowing only a hardcopy of the advice to be sent by regular mail). Parents in the E-health4Uth condition evaluated the Web-based, tailored safety advice (n=61) as easy to use (mean 4.5, SD 0.7), pleasant (mean 4.0, SD 0.9), reliable (mean 4.6, SD 0.6), understandable (mean 4.6, SD 0.5), relevant (mean 4.2, SD 0.9), and useful (mean 4.3, SD 0.8). After the well-child visit, no significant differences were found between the E-health4Uth condition and care-as-usual condition with regard to the satisfaction with the information received (n=61, P=.51). Health care professionals (n=43) rated the tailored safety advice as adequate (mean 4.0, SD 0.4) and useful (mean 3.9, SD 0.4). CONCLUSIONS: Less than half of the parents accepted the invitation to complete a Web-based questionnaire to receive online tailored safety advice prior to a face-to-face consultation. Despite wide access to the Internet, most parents preferred to complete questionnaires using paper-and-pencil. In the subgroup that completed E-health4Uth home safety online, evaluations of E-health4Uth home safety were positive. However, satisfaction scores with regard to tailored safety advice were not different from those with regard to generic safety information leaflets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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