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Enregistrement W2533821176 · doi:10.1177/0829573516674308

Managing Chronic Pain in the Classroom: Development and Usability Testing of an eHealth Educational Intervention for Educators

2016· article· en· W2533821176 sur OpenAlexafffund
Sará King, Jessica Boutilier, Jill Chorney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research FoundationMount Saint Vincent University
Mots-clésUsabilityeHealthChronic painIntervention (counseling)Psychological interventionPsychologyMedical educationApplied psychologyMedicineHealth careComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although chronic pain is relatively common in childhood, many teachers feel ill-prepared to work with students with chronic and recurrent pain in the classroom and would like to learn more about supporting these students. A web-based eHealth intervention designed to provide information about pain and pain management in the classroom was developed based on input from clinicians, and usability was tested using three groups of stakeholders (i.e., youth with chronic pain, parents of youth with chronic pain, and teachers). Preliminary testing indicated that the usability goals were met, with the majority of participants in all groups indicating that the website was easy to use and that they would either recommend it to teachers or use it themselves. Minor design and content changes were suggested and made, whereas major changes will be made in the future. Results provide encouraging preliminary support for the utility of eHealth interventions as knowledge translation and dissemination tools for educators.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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