Qualitative and Quantitative Evaluation of the Make Safe Happen App: Mobile Technology–Based Safety Behavior Change Intervention for Parents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nearly half of the unintentional injuries in children happen in and around the home; many of these injuries are preventable. Providing parents and caregivers with proper injury prevention information that is easily accessible may help them make their homes safer for children. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate parental injury prevention awareness and home safety behaviors, motivations for and challenges to taking injury prevention and safety actions for parents as well as user experience following the use of the Make Safe Happen mobile app. METHODS: A total of 40 parents with children aged 0-12 years living in Columbus, Ohio, participated in 1 of 5 focus group discussions following the completion of (1) a pretest survey, (2) use of the Make Safe Happen app, and (3) a posttest survey. RESULTS: Following the use of the Make Safe Happen app, parents reported a significant increase in injury prevention awareness and completed 45% more home safety behaviors in and around their homes. Nearly all of the parents felt the app provided them with the information needed to make their home safer for their children; the great majority of parents intended to make such changes in the future. CONCLUSIONS: The combination of qualitative and quantitative data collection allowed for rich data capture and provided a deeper understanding of parents' safety knowledge, behaviors, app use, and decision making regarding child injury prevention in and around the home. The Make Safe Happen app provides the information and motivation parents and caregivers need to help them take steps to prevent child injuries that may occur in and around their homes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».