MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3155373822 · doi:10.2196/24659

Professionals’ and Students’ Perceived Needs for an Online Supportive Application for Reducing School Absence and Stimulating Reintegration: Concept Mapping Study

2021· article· en· W3155373822 sur OpenAlexvenueno aff
Mariëtte Hoogsteder, Linda N. Douma, Charlotte G A Eskens, Renske L Berendsen, Yvonne T. M. Vanneste, Frederieke Schaafsma

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Substance Use and School Attendance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésAbsenteeismLikert scalePsychologyMedical educationAutonomyIntervention (counseling)Health professionalsComputer-assisted web interviewingHealth careMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To limit students' medical absenteeism and premature school dropout in the Netherlands, the Medical Advice for Sick-reported Students (MASS) intervention was developed to enhance collaboration between students, parents, school, and health care professionals. MASS reduces medical absenteeism. However, it does not yet optimally support professionals in monitoring students nor automatically stimulating students' autonomy regarding their situation. OBJECTIVE: This study aimed to identify professionals' and students' perceived need for an online supportive application to monitor and reduce absenteeism and stimulate student autonomy and school reintegration. METHODS: Concept mapping sessions were held with professionals (n=23) and secondary school students (n=27) in group meetings or online to identify their perspectives and needs. Multidimensional scaling and hierarchical clustering were done with Ariadne 3.0 software. The resulting concept maps were reclustered and interpreted by 4 researchers. RESULTS: Three heterogeneous groups of professionals generated 17 clusters (135 unique statements), with a mean importance rating ranging from 2.9 to 4.6 on a Likert scale with scores ranging from 1 to 5. Three heterogeneous groups of secondary school students generated 18 clusters (95 unique statements), with a mean importance rating ranging from 3.2 to 4.6. Professionals considered as most important the following: easily accessible contact with students; supporting, motivating, and rewarding students; monitoring absent students; providing information to students and their parents; exchanging information between professionals. Students considered as most important the following: better teacher-student communication and respect; communication between school professionals on the one hand and parents, other professionals, and students on the other hand; guidance in missed learning materials and tests. Students perceived an online format for support as the obvious option. CONCLUSIONS: Both professionals and students were positive about an online application to support students in dealing with medical absenteeism, especially considering the need for better and easily accessible contact between students and professionals. An eHealth or mobile health (mHealth) application addressing these aspects could stimulate student autonomy and have positive effects on medical absenteeism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetYouth Substance Use and School AttendanceTravaux en français237 207