How we teach children with asthma to use their inhaler: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background One reason that asthma remains poorly controlled in children is poor inhaler technique. Current guidelines recommend checking inhaler technique at each clinical visit. However, they do not specify how best to train children to mastery of correct inhaler technique. Currently many children are simply shown how to use inhalers (brief intervention) which results in less than 50% with correct inhaler technique. The aim of this scoping review is to explore published literature on teaching methods used to train children to master correct inhaler technique.Methods This scoping review will follow the Arksey and O'Malley framework and the Joanna Briggs Institute guidelines. We will search (from inception onwards): MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL and the Cochrane library. We will include quantitative studies, (e.g. randomised controlled trials, cohort studies and case-control studies), published from the year 1956 to present, on teaching the skill of inhaler technique to children with asthma. Two reviewers will complete all screening and data abstraction independently. Data will be extracted onto a data charting table to create a descriptive summary of the results. Data will then be synthesised with descriptive statistics and visual mapping.Discussion This scoping review will provide a broad overview of currently used educational methods to improve inhaler technique in children with asthma. The analysis will allow us to refine future research in this area by focusing on the most effective methods and optimising them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,095 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».