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Enregistrement W3150482155 · doi:10.2196/25811

Parent Experiences With Electronic Medication Monitoring in Pediatric Asthma Management: Qualitative Study

2021· article· en· W3150482155 sur OpenAlexvenueno aff
Kristin Kan, Sara Shaunfield, Madeleine Kanaley, Avneet S. Chadha, Kathy Boon, Carolyn C. Foster, Luis Morales, Patricia Labellarte, Deneen Vojta, Ruchi S. Gupta

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteGenentechNational Confectioners AssociationUnitedHealth GroupAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesAimmune TherapeuticsPfizer
Mots-clésAsthmaPsychological interventionIntervention (counseling)MedicineQualitative researchFamily medicineEthnic groupInhalerPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic medication monitoring (EMM) is a digital tool that can be used for tracking daily medication use. Previous studies of EMM in asthma management have been conducted in adults or have examined pediatric interventions that use EMM for less than 1 year. To understand how to improve EMM-enhanced interventions, it is necessary to explore the experiences of parents of children with asthma, recruited from outpatient practices, who completed a 12-month intervention trial. OBJECTIVE: The objective of our study was to use qualitative inquiry to answer the following questions: (1) how did using an EMM-enhanced intervention change parents'/caregivers' experiences of managing their child's asthma, and (2) what do parents recommend for improving the intervention in the future? METHODS: Parents were recruited from the intervention arm of a multicomponent health intervention enhanced by Bluetooth-enabled sensors placed on inhaler medications. Semistructured interviews were conducted with 20 parents of children aged 4-12 years with asthma. Interviews were audio-recorded, transcribed, and inductively analyzed using a constant comparative approach. RESULTS: Interview participants reflected an even mix of publicly and privately insured children and a diverse racial-ethnic demographic. Parents discussed 6 key themes related to their experience with the EMM-enhanced intervention for the management of their child's asthma: (1) compatibility with the family's lifestyle, (2) impact on asthma management, (3) impact on the child's health, (4) emotional impact of the intervention, (5) child's engagement in asthma management with the intervention, and (6) recommendations for future intervention design. Overall, parents reported that the 12-month EMM intervention was compatible with their daily lives, positively influenced their preventive and acute asthma management, and promoted their child's engagement in their own asthma management. While parents found the intervention acceptable and generally favorable, some parents identified compatibility issues for families with multiple caregivers and frustration when the technology malfunctioned. CONCLUSIONS: Parents generally viewed the intervention as a positive influence on the management of their child's asthma. However, our study also highlighted technology challenges related to having multiple caregivers, which will need to be addressed in future iterations for families. Attention must be paid to the needs of parents from low socioeconomic households, who may have more limited access to reliable internet or depend on other relatives for childcare. Understanding these family factors will help refine how a digital tool can be adopted into daily disease management of pediatric asthma.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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