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Enregistrement W2974134375 · doi:10.2196/13552

Implementation Effectiveness of a Parent-Directed YouTube Video (“It Doesn’t Have To Hurt”) on Evidence-Based Strategies to Manage Needle Pain: Descriptive Survey Study

2019· article· en· W2974134375 sur OpenAlexaffvenue
Christine T. Chambers, Justine Dol, Jennifer A. Parker, Line Caes, Kathryn A. Birnie, Anna Taddio, Marsha Campbell‐Yeo, Scott A. Halperin, Jennifer Langille

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenDalhousie UniversityUniversity of TorontoAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsMedicineAnalyticsDistractionPain managementSocial mediaVideo qualityMedical educationNursingPsychologyPhysical therapyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the availability of high-quality evidence and clinical practice guidelines for the effective management of pediatric pain, this evidence is rarely used in practice for managing children's pain from needle procedures such as vaccinations. Parents are generally unaware of pain management strategies they can use with their children. OBJECTIVE: This study aimed to develop, implement, and evaluate the implementation effectiveness of a parent-directed YouTube video on evidence-based strategies to manage needle pain in children. METHODS: This was a descriptive study. Analytics were extracted from YouTube to describe video reach. A Web-based survey was used to seek parent and health care professional (HCP) feedback about the video. The 2-minute 18-second video was launched on YouTube on November 4, 2013. In the video, a 4-year-old girl tells parents what they should and should not do to help needles hurt less. The key evidence-based messages shared in the video were distraction, deep breathing, and topical anesthetic creams. A group of parents (n=163) and HCPs (n=278) completed the Web-based survey. Measures of reach included number of unique views, country where the video was viewed, sex of the viewer, and length of watch time. The Web-based survey assessed implementation outcomes of the video, such as acceptability, appropriateness, penetration, and adoption. RESULTS: As of November 4, 2018 (5 years after launch), the video had 237,132 unique views from 182 countries, with most viewers watching an average of 55.1% (76/138 seconds) of the video. Overall, both parents and HCPs reported strong acceptance of the video (ie, they liked the video, found it helpful, and felt more confident) and reported significant improvements in plans to use distraction, deep breathing, and topical anesthetic creams. CONCLUSIONS: This parent-directed YouTube video was an acceptable and appropriate way to disseminate evidence about the procedure of pain management to a large number of parents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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