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Enregistrement W2890418564 · doi:10.1080/17518423.2018.1518351

Positive Distraction in Pediatric Healthcare Waiting Spaces: Sharing Play Not Germs through Inclusive, Hands-Free Interactive Media

2018· article· en· W2890418564 sur OpenAlexafffund
Elaine Biddiss, Tara Joy Knibbe, Darcy Fehlings, Patricia McKeever, Amy C. McPherson

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital FoundationYale University
Mots-clésDistractionHands freeHealth careInteractive mediaPsychologyMedicineMultimediaComputer scienceHuman–computer interactionCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To investigate the value of shared opportunities for positive distraction in pediatric healthcare environments.Methods: Self-selected activities of 271 young people (5–19 years) with diverse neurodevelopmental conditions were observed in an ambulatory pediatric rehabilitation clinic. Shared opportunities included hands-free media (nature video or interactive media) and an aquarium. Anxiety was self-reported on the State Trait Anxiety Scale upon arrival and after 10 minutes in the waiting space.Results: Young people engaged more with shared opportunities for distraction (n = 170/271) than personal items brought from home (n = 119/271), p = 0.02. Personal electronic devices were used by 67 young people, but did not positively impact anxiety. Interactive media and the aquarium significantly reduced anxiety (p < 0.04) while the nature video appeared to increase anxiety (p = 0.036). Age influenced activity preference and anxiety. Shared, hands-free interactive media engaged individuals of diverse age and mobility.Conclusion: Shared opportunities for positive distraction in healthcare facilities are valuable, particularly hands-free interactive media.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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