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Enregistrement W3211921961 · doi:10.2196/28895

Exploring the Experiences of Family Caregivers of Children With Special Health Care Needs to Inform the Design of Digital Health Systems: Formative Qualitative Study

2021· article· en· W3211921961 sur OpenAlexafffundvenue
Ryan Tennant, Sana Allana, Kate Mercer, Catherine M. Burns

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésThematic analysisHealth careFamily caregiversNursingFormative assessmentQualitative researchMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family caregivers of children with special health care needs (CSHCN) are responsible for managing and communicating information regarding their child's health in their homes. Although family caregivers currently capture information through nondigital methods, digital health care applications are a promising solution for supporting the standardization of information management in complex home care across their child's health care team. However, family caregivers continue to use paper-based methods where the adoption of digital health care tools is low. With the rise in home care for children with complex health care needs, it is important to understand the caregiving work domain to inform the design of technologies that support child safety in the home. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore how family caregivers navigate information management and communication in complex home care for CSHCN. METHODS: This research is part of a broader study to explore caregivers' perspectives on integrating and designing digital health care tools for complex home care. The broader study included interviews and surveys about designing a voice user interface to support home care. This formative study explored semistructured interview data with family caregivers of CSHCN about their home care situations. Inductive thematic analysis was used to analyze the information management and communication processes. RESULTS: We collected data from 7 family caregivers in North America and identified 5 themes. First, family caregivers were continuously learning to provide care. They were also updating the caregiver team on their child's status and teaching caregivers about their care situation. As caregiving teams grew, they found themselves working on communicating with their children's educators. Beyond the scope of managing their child's health information, family caregivers also navigated bureaucratic processes for their child's home care. CONCLUSIONS: Family caregivers' experiences of caring for CSHCN differ contextually and evolve as their child's condition changes and they grow toward adulthood. Family caregivers recorded information using paper-based tools, which did not sufficiently support information management. They also experienced significant pressure in summarizing information and coordinating 2-way communication about the details of their child's health with caregivers. The design of digital health care systems and tools for complex home care may improve care coordination if they provide an intuitive method for information interaction and significant utility by delivering situation-specific insights and adapting to unique and dynamic home care environments. Although these findings provide a foundational understanding, there is an opportunity for further research to generalize the findings.

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)0,010
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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