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Enregistrement W4210748161 · doi:10.2196/33156

Perspectives From French and Filipino Parents on the Adaptation of Child Health Knowledge Translation Tools: Qualitative Exploration

2022· article· en· W4210748161 sur OpenAlexaffvenue
Sarah A Elliott, Kelsey S Wright, Shannon D. Scott, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCochraneUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTagalogUsabilityPsychologyThematic analysisAdaptation (eye)Knowledge translationNarrativeRelevance (law)Qualitative researchMedical educationComputer scienceLinguisticsMedicineKnowledge managementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A number of evidence-based knowledge translation (KT) tools for parents of children with acute health conditions have been developed. These tools were created and tested with parental input and disseminated to groups proficient in English. Therefore, it is unclear whether they are useful for populations that are more diverse. To enhance the reach of our current and future KT tools, language translation and cultural adaptations may promote relevance for previously underserved knowledge users. OBJECTIVE: This study aims to explore and understand considerations for the cultural and linguistic adaptation of a KT tool in French and Filipino communities. METHODS: A KT tool (whiteboard animation video) describing the signs and symptoms of croup was originally developed in English to provide parents with evidence-based information couched within a narrative reflecting parents' experiences with the condition. This KT tool was adapted (linguistics and imagery) for French- and Tagalog-speaking parents and caregivers through feedback from key stakeholders. The videos were presented to the respective language speakers for usability testing and discussion. Participants were asked to view the KT tool, complete a usability survey, and participate in semistructured interviews. Audio recordings from the interviews were transcribed verbatim, translated into English, and analyzed for relevant themes by using thematic analysis. RESULTS: French- (n=13) and Tagalog-speaking (n=13) parents completed the usability survey and were interviewed. Although analyzed separately, both data sets produced similar findings, with key themes relating to understanding, relatability, and accessibility. Both the French and Tagalog groups reported that the video and other KT tools were useful in their adapted forms. Participants in both groups cautioned against using verbatim vocabulary and suggested that cultural competency and understanding of health languages were essential for high-quality translations. Parents also discussed their preference for videos with diverse visual representations of families, home environments, and health care workers, as such videos represent their communities more broadly. CONCLUSIONS: French and Filipino parents appreciated having KT tools in their first language; however, they were also supportive of the use of English KT products. Their suggestions for improving the relatability and communication of health messages are important considerations for the development and adaptation of future KT products. Understanding the needs of the intended end users is a crucial first step in producing relevant tools for health evidence dissemination.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,862
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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