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Enregistrement W2134169044 · doi:10.1258/135763307779701149

Post-surgical telehealth support for children and family care-givers

2007· article· en· W2134169044 sur OpenAlexaff
Lynne Young, Harold Siden, Stephen J. Tredwell

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideophoneTelehealthMedicineNursingTelemedicineMedical emergencyPhysical therapyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early discharge of children following surgery shifts the burden of care from professionals in hospital to family care-givers at home. We evaluated the relative effectiveness of telephone and videophone follow-up for children and families after a child's scoliosis surgery. Fourty-three patients and their families were enrolled in the study with 21 dyads receiving videophone and 22 dyads telephone support. At discharge, those in the intervention arm were provided with a videophone operating on the ordinary telephone network (PSTN). Data were gathered during telehealth contact on post-discharge day 3 and during extra calls with the clinic nurse, and during sessions with a research assistant comprising a follow-up call and an interview at the six-week post-surgical visit. Calls and interviews were recorded and transcribed. Data were analysed using constant comparative analysis. The results showed that videophone and telephone use provided care continuity for patients and their families following a child's back surgery. The relative effect of the videophone and telephone technology depended on the fit between the characteristics of the patients and families and the capacities of the technology. When implementing telehealth for follow-up care, a participatory process is recommended to ensure a fit between user characteristics and technology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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