Impact of Parent-Targeted eHealth on Parent and Infant Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Improved communication, education, and parental involvement in infant care have been demonstrated to enhance parental well-being and neonatal health outcomes. eHealth has the potential to increase parental presence in the neonatal intensive care unit (NICU). There has been no synthesized review on the direct impact of eHealth use on parental and neonatal health outcomes. The aim of this scoping review is to explore eHealth utilization by families of high-risk newborn infants in the NICU and/or postdischarge on health outcomes. PubMed, CINAHL, and EMBASE were searched from 1980 to October 2015 using key terms for "neonatal," "parents," "eHealth," and "patient education." Criteria of peer-reviewed empirical studies published in English, targeting parents of NICU infants regardless of diagnosis, and eHealth utilization during NICU stay or postdischarge yielded 2218 studies. Extracted data were synthesized using thematic content analysis. Ten studies met inclusion, and 5 themes emerged: usability and feasibility, parental perceived benefits, infant's hospital length of stay, knowledge uptake, and predictors of variations in use. eHealth utilization was found to be desired by parents and promotes positive change in parental experience in the NICU. Actual and perceived benefits of eHealth for parents included ease of use, higher confidence in infant care, satisfaction, and knowledge uptake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».