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Enregistrement W2071648859 · doi:10.1258/135763304323070823

Designing a framework for the evaluation of paediatric telepsychiatry: a participatory approach

2004· article· en· W2071648859 sur OpenAlexaff
Katherine Boydell, Natasha Greenberg, Tiziana Volpe

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepsychiatryContext (archaeology)Identification (biology)Citizen journalismParticipatory evaluationMedicineComputer scienceKnowledge managementProcess managementTelemedicineSociologyBusinessEcologyPolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there is a great deal of interest in evaluating participants' experiences of teleconsultation programmes, specific frameworks for such evaluations are scarce. We have conducted a multi-stage consultation to develop a framework for the study of a paediatric telepsychiatry programme. Emphasis was placed on ensuring the participation of stakeholders in the design and response stage of the evaluation. A three-part approach was taken that comprised an opinion scan, focus groups and individual interviews. This resulted in the identification of specific areas of enquiry for the evaluation. One of the key points to emerge was that attending to context is vital. In the case of telepsychiatry, it is critical to understand the nuances of the local community for whom consultations are being provided. This involves considering the 'social ecology' of each evaluation site. The evaluation should take the form of a dialogue between the evaluators and those being evaluated, in order to maximize the uptake and integration of its findings. The framework we have developed should be viewed as a guide that is general enough to be used in the design of many different types of telepsychiatry programme.

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)0,330
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3300,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0150,029
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0080,015
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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