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Enregistrement W4289784934 · doi:10.2196/39617

The Impact of a Text Messaging Service (Tonsil-Text-To-Me) on Pediatric Perioperative Tonsillectomy Outcomes: Cohort Study With a Historical Control Group

2022· article· en· W4289784934 sur OpenAlexafffundvenue
Lori Wozney, Negar Vakili, Jill Chorney, Alexander Clark, Paul Hong

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health CentreNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésTonsillectomyMedicinePerioperativeContext (archaeology)PacuIntervention (counseling)Physical therapyAdenoidectomyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Tonsillectomy is a common pediatric surgical procedure performed in North America. Caregivers experience complex challenges in preparing for their child’s surgery and coordinating care at home and, consequently, could benefit from access to educational resources. A previous feasibility study of Tonsil-Text-To-Me, an automated SMS text messaging service that sends 15 time-sensitive activity reminders, links to nutrition and hydration tips, pain management strategies, and guidance on monitoring for complications, showed promising results, with high levels of caregiver satisfaction and engagement. Objective This study aimed to pilot-test Tonsil-Text-To-Me in a real-world context to determine whether and how it might improve perioperative experiences and outcomes for caregivers and patients. Methods Caregivers of children aged 3 to 14 years undergoing tonsillectomy were included. Data from a historical control group and an intervention group with the same study parameters (eg, eligibility criteria and surgery team) were compared. Measures included the Parenting Self-Agency Measure, General Health Questionnaire-12, Parents’ Postoperative Pain Measure, Client Satisfaction Questionnaire-8, and engagement analytics, as well as analgesic consumption, pain, child activity level, and health service use. Data were collected on the day before surgery, 3 days after surgery, and 14 days after surgery. Participants in the intervention group received texts starting 2 weeks before surgery up to the eighth day after surgery. Descriptive and inferential statistics were used. Results In total, 51 caregivers (n=32, 63% control; n=19, 37% intervention) who were predominately women (49/51, 96%), White (48/51, 94%), and employed (42/51, 82%) participated. Intervention group caregivers had a statistically significant positive difference in Parenting Self-Agency Measure scores (P=.001). The mean postoperative pain scores were higher for the control group (mean 10.0, SD 3.1) than for the intervention group (mean 8.5, SD 3.7), both of which were still above the 6/15 threshold for clinically significant pain; however, the difference was not statistically significant (t39=1.446; P=.16). Other positive but nonsignificant trends for the intervention group compared with the control group were observed for the highest level of pain (t39=0.882; P=.38), emergency department visits (χ22=1.3; P=.52; Cramer V=0.19), and other measures. Engagement with resources linked in the texts was moderate, with all but 1 being clicked on for viewing at least once by 79% (15/19) of the participants. Participants rated the intervention as highly satisfactory across all 8 dimensions of the Client Satisfaction Questionnaire (mean 29.4, SD 3.2; out of a possible value of 32.0). Conclusions This cohort study with a historical control group found that Tonsil-Text-To-Me had a positive impact on caregivers’ perioperative care experience. The small sample size and unclear impacts of COVID-19 on the study design should be considered when interpreting the results. Controlled trials with larger sample sizes for evaluating SMS text messaging interventions aimed to support caregivers of children undergoing tonsillectomy surgery are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,391 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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