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Enregistrement W4293538597 · doi:10.3389/fped.2022.925189

Multi-lingual “Asthma APP” improves health knowledge of asthma among Australian First Nations carers of children with asthma

2022· article· en· W4293538597 sur OpenAlexaboutno aff
Lesley Versteegh, Anne B. Chang, Sharon Chirgwin, Fransisca P. Tenorio, Catherine Wilson, Gabrielle B. McCallum

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAsthma AustraliaQueensland Health
Mots-clésAsthmaMedicineUsabilityDigital healthSession (web analytics)Family medicineNursingHealth careAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Among Australian First Nations people, asthma is associated with worse morbidity and mortality than non-First Nations people. Improving the delivery of health education that is innovative and culturally relevant to linguistically diverse populations is needed. Digital platforms, such as mobile applications (APP), have the potential to improve evidence-based health education, particularly in settings where access to specialist services is limited and turnover of staff is high, such as in remote Australia. In response to consumer needs, we developed a multi-lingual Asthma APP from our existing asthma flipchart, with a “voice-over” in seven local First Nations languages and English, using a mixture of static and interactive formats. In this study, we evaluated (a) the functionality and usability of the APP with First Nations health professionals with and without asthma and (b) whether the APP improves health knowledge and understanding of asthma among First Nations carers of children with asthma. Methods In total, 7 First Nations health professionals participated in semi-structured interviews prior to the evaluation with 80 First Nations carers of children with asthma from the Northern Territory and Queensland, Australia. Carers underwent pre- and post-education questionnaires (maximum score = 25), where the post-questionnaire was administered immediately post the APP education session. Results Health professionals found that APP was easy to navigate and culturally appropriate. Among the 80 carers, most were mothers (86%), aged between 26 and 50 years (75%) and 61% lived in remote settings (>100 km from a tertiary hospital). Most carers chose English audio (76%) with the remainder choosing one of the First Nations languages. Overall, asthma knowledge significantly improved post-education (median scores pre = 21 [interquartile range (IQR), 19–22; post = 24 (IQR 22–24), p = 0.05]. Conclusion The First Nations-specific multi-lingual Asthma APP was easy to use and acceptable for the use by health professionals that also significantly improved short-term asthma knowledge among First Nations carers of children with asthma. The Asthma APP is an innovative and culturally acceptable method of delivering evidence-based, health education to culturally and linguistically diverse populations among Australian First Nations people.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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