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Enregistrement W3129372453 · doi:10.2196/27999

Digital Technologies for Monitoring and Improving Treatment Adherence in Children and Adolescents With Asthma: Scoping Review of Randomized Controlled Trials

2021· article· en· W3129372453 sur OpenAlexvenueno aff
Madison Milne‐Ives, Ching Lam, Edward Meinert

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMedicinePsychological interventionSystematic reviewRandomized controlled trialMEDLINEAsthmaIntervention (counseling)Health carePopulationFamily medicineCochrane LibraryNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inadequate pediatric asthma care has resulted in potentially avoidable unplanned hospital admissions and morbidity. A wide variety of digital technologies have been developed to monitor and support treatment adherence in children and adolescents with asthma. However, existing reviews need to be updated and expanded to provide an overview of the current state of research on these technologies and how they are being integrated into existing health care services and care pathways. OBJECTIVE: This study aims to provide an overview of the current research landscape and knowledge gaps regarding the use of digital technologies to support the care of children and adolescents with asthma. METHODS: This study was structured according to the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) and Population, Intervention, Comparator, Outcome, and Study frameworks. Five databases (PubMed, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, Embase, and PsycINFO) were systematically searched for studies published in English from 2014 onward. Two reviewers independently screened the references and selected studies for inclusion based on the eligibility criteria. Data were systematically extracted per research question, which were synthesized in a descriptive analysis. RESULTS: A wide variety of study characteristics, including the number and age of participants, study duration, and type of digital intervention, were identified. There was mixed evidence for the effectiveness of the interventions. Of the 10 studies that evaluated treatment adherence, 7 (70%) found improvements, but the evidence was inconsistent for asthma control (6/9, 67% of studies reported improvement or maintenance, but only 1 was significantly different between groups) and health outcome variables (5/9, 56% of studies found no evidence of effectiveness). The 6 studies that examined patient perceptions and assessments of acceptability and usability generally had positive findings. CONCLUSIONS: A wide range of digital interventions are being developed and evaluated to support the monitoring and treatment adherence of children and adolescents with asthma. Meta-analyses are inhibited by the use of samples with a variety of overlapping age ranges; a theoretical framework for evaluating specific age groups would aid comparison between studies. Most studies found significant evidence for improved adherence to treatment or medications, but there was mixed evidence of the impact of the digital interventions on asthma control and other health outcomes. There are gaps in the literature relating to cost-effectiveness and integration with existing clinical care pathways. This study will be necessary to determine which digital interventions for children and young people with asthma are worth supporting and adopting in the clinical care pathways.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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