Optimizing pediatric asthma education using virtual platforms during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We compared patient and caregiver knowledge and confidence for managing asthma, and participant experiences when comprehensive asthma education was delivered in person versus in the virtual setting. METHODS: We performed a multi-methods study using structured surveys and qualitative interviews to solicit feedback from patients and caregivers following participation in a comprehensive asthma education session between April 2018 and October 2021. We compared participant knowledge and confidence for managing asthma as well as user experience when the education was attended in-person or virtually. Quantitative responses were summarized descriptively, and qualitative feedback was analyzed for major themes. RESULTS: Of 100 caregivers/patients who completed post education satisfaction surveys and interviews, 52 attended in person and 48 virtually, with the mean age of patients being 6.7 years (range: 1.2-17.0). Participant reported gains in knowledge and confidence for asthma management were not different between groups and 65.2% preferred attending virtual asthma education. The majority of participants described virtual education as a safer modality that was more convenient and accessible. CONCLUSIONS: We demonstrated the successful implementation of a novel, virtual asthma education program for patients and caregivers of children with asthma. Both virtual and in-person delivered asthma education were equally effective for improving perceived knowledge and confidence for asthma self-management and virtual education was considered safer, more convenient and accessible. Virtual asthma education offers an attractive and effective option for improving the reach of quality asthma education programs and may allow more children/patients to benefit.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».