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Enregistrement W3175284670 · doi:10.2196/27504

Impact of Digital Educational Interventions to Support Parents Caring for Acutely Ill Children at Home and Factors That Affect Their Use: Protocol for a Systematic Review

2021· review· en· W3175284670 sur OpenAlexvenueno aff
Madison Milne‐Ives, Sarah Neill, Natasha Bayes, Mitch Blair, Jane Blewitt, Lucy Bray, Enitan D. Carrol, Bernie Carter, Rob Dawson, Paul Dimitri, Monica Lakhanpaul, Damian Roland, Alison Tavaré, Edward Meinert

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOxford Academic Health Science NetworkGreat Ormond Street Institute of Child HealthMeningitis Research FoundationNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCINAHLPsychological interventionUsabilitySystematic reviewMedicineProtocol (science)MEDLINECochrane LibraryPopulationIntervention (counseling)Inclusion (mineral)Health careHealth literacyNursingPsychologyFamily medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Urgent and emergency care health services are overburdened, and the use of these services by acutely ill infants and children is increasing. A large proportion of these visits could be sufficiently addressed by other health care professionals. Uncertainty about the severity of a child's symptoms is one of many factors that play a role in parents' decisions to take their children to emergency services, demonstrating the need for improved support for health literacy. Digital interventions are a potential tool to improve parents' knowledge, confidence, and self-efficacy at managing acute childhood illness. However, existing systematic reviews related to this topic need to be updated and expanded to provide a contemporary review of the impact, usability, and limitations of these solutions. OBJECTIVE: The purpose of this systematic review protocol is to present the method for an evaluation of the impact, usability, and limitations of different types of digital educational interventions to support parents caring for acutely ill children at home. METHODS: The review will be structured using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols (PRISMA-P) and Population, Intervention, Comparator, and Outcome (PICO) frameworks. Five databases will be systematically searched for studies published in English during and after 2014: Medline, EMBASE, CINAHL, APA PsycNet, and Web of Science. Two reviewers will independently screen references' titles and abstracts, select studies for inclusion based on the eligibility criteria, and extract the data into a standardized form. Any disagreements will be discussed and resolved by a third reviewer if necessary. Risk of bias of all studies will be assessed using the Mixed-Methods Appraisal Tool (MMAT), and a descriptive analysis will be used to evaluate the outcomes reported. RESULTS: The systematic review will commence during 2021. CONCLUSIONS: This systematic review will summarize the impact, usability, and limitations of digital interventions for parents with acutely ill children. It will provide an overview of the field; identify reported impacts on health and behavioral outcomes as well as parental knowledge, satisfaction, and decision making; and identify the factors that affect use to help inform the development of more effective and sustainable interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/27504.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,024
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,007

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 Opus0,730
Tête enseignante GPT0,690
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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