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Enregistrement W3139148826 · doi:10.2196/24156

Perceptions and Acceptability of a Smartphone App Intervention (ChildSafe) in Malaysia: Qualitative Exploratory Study

2021· article· en· W3139148826 sur OpenAlexvenueno aff
Teresa Yong Sui Mien, Komathi Perialathan, Masitah Ahmad, Nurashma Juatan, Nur Liana Ab Majid, Mohammad Zabri Johari

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthKementerian Kesihatan MalaysiaJohns Hopkins University
Mots-clésIntervention (counseling)UsabilityExploratory researchQualitative researchImplementation researchAccidentalFocus groupQualitative propertyPsychologyMedicineApplied psychologyMedical educationNursingPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Home is a vulnerable place for accidental child injuries. Unintentional injuries are a leading cause of death, hospitalization, and disabilities. These injuries are considered preventable and if not tackled, they will continue to be a persisting problem. Smartphones have become increasingly important in our everyday life and is an important tool not only for communication but also for other purposes-they have apps that can be used for various purposes. Therefore, an app-based intervention (ChildSafe) was developed to assess and reduce child injury at home. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the acceptance of the ChildSafe smartphone app intervention by parents/guardians. METHODS: This study was conducted using a qualitative exploratory approach on selected participants of the ChildSafe intervention app study. A total of 27 semistructured in-depth interviews were carried out among parents or guardians who have at least one child between the age of 0 and 59 months in the area of Sungai Buloh, Selangor, between November 2017 and March 2018. Interview questions were developed from the consolidated framework for implementation research (CFIR). Interviews were recorded, transcribed verbatim, and data were thematically analyzed guided by CFIR. RESULTS: The study revealed users' perception on usability, feasibility, and acceptability toward the ChildSafe app. Three CFIR domains were identified: intervention characteristics, inner setting, and characteristics of individuals. A total of 5 constructs were revealed under intervention characteristics: evidence strength and quality, relative advantage, adaptability, trialability, and design quality and packaging; 2 under inner setting: implementation climate and readiness for implementation; and 4 under characteristics of individuals: knowledge and beliefs about the intervention, self-efficacy, individual stage of change, and other personal attributes. In general, participants felt the app is extremely useful and effective, easy to use, and purposeful in achieving home safety assessment via reminders. The app replaces the need for participants to search for information on home safety and dangers, as the app itself was designed as a tool to assess for this specific purpose. Even at the nascent stage and despite its limitations, the app has prompted users to consider and make changes around their own home. However, future versions of the app should be expanded to make it more attractive to users as it lacks interactive feedback and additional features. CONCLUSIONS: Parents/guardians are accepting the use of the ChildSafe app to prevent child injury at home. However, further expansion and improvements are needed to increase the acceptability of this app by parents/guardians.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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