A usability study of an internet-delivered behavioural intervention tailored for children with residual insomnia symptoms after obstructive sleep apnea treatment
Notice bibliographique
Résumé
Better Nights, Better Days (BNBD) is a 5-session online intervention designed to treat insomnia in 1–10-year-old children (Corkum et al. 2016). Obstructive sleep apnea (OSA) and insomnia commonly occur in children and, after surgical treatment for OSA, it is estimated that up to 50% of children may continue to suffer from insomnia symptoms. Access to insomnia interventions following OSA treatment is limited as there are few programs available, few trained practitioners to deliver these programs, and limited recognition that these problems exist. The current study involved the usability testing of an internet-based parent-directed session of BNBD tailored towards the needs of children (ages 4–10 years) who experience residual insomnia symptoms after treatment of OSA. This new session was added to the BNBD program. Participants (n = 43) included 6 parents, 17 sleep experts, and 20 front-line healthcare providers who completed and provided feedback on the new session. Participants completed a feedback questionnaire, with both quantitative and qualitative questions, after reviewing the session. Quantitative responses analyzed via descriptive statistics suggested that the session was primarily viewed as helpful by most participants, and open-ended qualitative questions analyzed by content analyses generated a mix of positive and constructive feedback. The results provide insights on how to optimally tailor the BNBD program to meet the needs of the target population and suggest that testing the session on a larger scale would be beneficial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».