Use of Synchronous Digital Health Technologies for the Care of Children With Special Health Care Needs and Their Families: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of synchronous digital health technologies for care delivery to children with special health care needs (having a chronic physical, behavioral, developmental, or emotional condition in combination with high resource use) and their families at home has shown promise for improving outcomes and increasing access to care for this medically fragile and resource-intensive population. However, a comprehensive description of the various models of synchronous home digital health interventions does not exist, nor has the impact of such interventions been summarized to date. OBJECTIVE: We aim to describe the various models of synchronous home digital health that have been used in pediatric populations with special health care needs, their outcomes, and implementation barriers. METHODS: A systematic scoping review of the literature was conducted, guided by the Arksey and O'Malley Scoping Review Framework. MEDLINE, CINAHL, and EMBASE databases were searched from inception to June 2018, and the reference lists of the included systematic reviews and high-impact journals were hand-searched. RESULTS: A total of 38 articles were included in this review. Interventional articles are described as feasibility studies, studies that aim to provide direct care to children with special health care needs, and studies that aim to support family members to deliver care to children with special health care needs. End-user involvement in the design and implementation of studies is evaluated using a human-centered design framework, and factors affecting the implementation of digital health programs are discussed in relation to technological, human, and systems factors. CONCLUSIONS: The use of digital health to care for children with special health care needs presents an opportunity to leverage the capacity of technology to connect patients and their families to much-needed care from expert health care providers while avoiding the expenses and potential harms of the hospital-based care system. Strategies to scale and spread pilot studies, such as involving end users in the co-design techniques, are needed to optimize digital health programs for children with special health care needs.
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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 | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».