eSCCIP-SP: Adapting an eHealth Intervention for Spanish-Speaking Parents of Children With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Psychosocial interventions for Latinx parents of children with cancer (PCC) are scarce, despite documented psychosocial risk in this population. This article describes the development of El Programa Electrónico de Intervención para Superar el Cancer Competentemente (eSCCIP-SP), a Spanish-language psychosocial intervention for PCC, adapted from an existent eHealth intervention for English-speaking PCC (eSCCIP). Methods: The adaptation process was multifaceted and followed best practice guidelines from the National Standards for Culturally and Linguistically Appropriate Services literature. eSCCIP intervention materials were first translated and reviewed by Spanish-speaking members of the study team, consultants, and medical interpreters. New video materials were created with Spanish-speaking families, and cultural adaptations were made to intervention materials. The completed intervention was refined via Think Aloud Testing with Spanish-speaking PCC and by expert review. Results: A user-centered, multistep adaptation process was used to develop and evaluate eSCCIP-SP. Results from Think Aloud Testing were positive, with the majority of suggested comments related to phrasing and edits. Participants provided positive feedback about the intervention and its potential impact. Conclusions: The rigorous development of eSCCIP-SP provides a model for adapting psychosocial interventions for Spanish-speaking PCC. Initial results suggest that eSCCIP-SP is an acceptable psychosocial intervention. Implications for Impact Statement eSCCIP-SP is a psychosocial eHealth intervention for Spanish-speaking parents and caregivers of children with cancer. This intervention has the potential to reduce a critical gap in care in terms of supporting this important population by providing flexible, accessible, high-quality psychosocial care to Spanish-speaking PCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».