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Enregistrement W4281788933 · doi:10.2196/preprints.39049

Correction: Multimedia Knowledge Translation Tools for Parents About Childhood Heart Failure: Environmental Scan (Preprint)

2022· preprint· en· W4281788933 sur OpenAlexaffabout
Chentel Cunningham, Hyelin Sung, James Benoit, Jennifer Conway, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUploadKnowledge translationKey (lock)The InternetWorld Wide WebInclusion (mineral)Computer scienceMedical educationMultimediaPsychologyMedicineKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNSTRUCTURED Childhood heart failure is a factor in many hospital admissions each year. It can impose a steep learning curve for parents who need to learn the key information to care for their child at home. In this study, we conducted an environmental scan to identify and assess web-based knowledge translation tools about childhood heart failure for parent audiences developed within North America. The aim of this study is to inventory tools publicly available to parents about childhood heart failure from popular web-based venues, assess how each tool communicates health information, and explore how they were developed. Our search strategy included two commonly used multimedia-based platforms: two app stores (Google Play and Apple App Store) and one search engine (Advanced Google Search). Common search terms were used, and results were uploaded to Microsoft Excel for screening between 2 reviewers. The inclusion criteria for the tools were as follows: content focused on educating parents about their child's heart failure, developed in the English language, and originating within Canada and the United States. A total of 2 reviewers screened the app store and internet search results for relevant tools. Each tool was assessed using the Suitability Assessment of Materials (SAM), a validated tool that objectively assesses the suitability of how health information is communicated to a particular audience. Key informants who were involved in tool development were identified and invited for a qualitative interview using a semistructured format to provide data about the development process. Key themes were identified in the semistructured interview process. Frequencies and SAM percent ratings of eligible tools were reported. No apps exist for parents relating to pediatric heart failure. Overall, 17 relevant internet tools were identified, and their suitability was assessed for the parent audience. Most tools scored well in layout and type, but they scored lower in readability and graphics. Qualitative interviews with key informants revealed three key themes: timely and introductory knowledge, credible and trustworthy knowledge, and challenges and evolution in knowledge. This is the first environmental scan looking for parent tools relating to childhood heart failure in Canada and the United States. Findings from this study reveal that there are no apps on this topic and there is a small number of tools for parents on the internet (n=17). Using the SAM, no tools scored in the superior range, and further work in knowledge translation strategies needs to be done in this area to improve more effective education to parents and caregivers who have a child with heart failure. These findings will inform the development of a new resource on children's heart failure that targets parents and caregiver audiences.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,033

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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