MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4214906749 · doi:10.2196/32129

Evidence-Based Behavioral Strategies in Smartphone Apps for Children’s Sleep: Content Analysis

2022· article· en· W4214906749 sur OpenAlexvenueno aff
Stacey L. Simon, Jill L. Kaar, Ishaah Talker, Jennifer A. Reich

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésSleep (system call)BedtimePsychologyApp storeApplied psychologyInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Empirically supported treatments for pediatric sleep problems exist, but many families turn to other sources for help with their children's sleep, such as smartphone apps. Sleep apps are easy for families to access, but little evidence exists regarding the validity of the services and information provided in the developer descriptions of the apps. OBJECTIVE: The goal of this study was to examine the features and claims of developer descriptions of sleep apps for children. METHODS: A search of the Apple iTunes store and Google Play was conducted using the terms "kids sleep," "child sleep," and "baby sleep." Data on the type of app, price, user rating, and number of users were collected. Apps were analyzed in comparison with evidence-based behavioral strategies and were thematically coded on the basis of claims provided in developer descriptions. RESULTS: A total of 83 app descriptions were examined, of which only 2 (2.4%) offered sleep improvement strategies. The majority were sound and light apps (78%) and 19% were bedtime games or stories. Only 18 of 83 (21.6%) apps were identified as containing empirically supported behavioral sleep strategies. Despite this, many apps asserted claims that they will help children "fall asleep instantly," "cry less and sleep better," or improve child development. CONCLUSIONS: A large variety of sleep apps exist for use among children, but few include evidence-based behavioral strategies according to the developer descriptions of the apps. Addressing sleep difficulties in children is important to promote physical, cognitive, and emotional development. Collaboration between sleep researchers and technology developers may be beneficial for creating evidence-supported apps to help with children's sleep in the future.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and Parenting→Même sujetSleep and related disorders→Travaux en français237 207→