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Enregistrement W4308889045 · doi:10.1016/j.vaccine.2022.09.035

Letting kids play their CARDs (Comfort, Ask, Relax, Distract) to help cope with needle-related fear and pain: Results from user testing

2022· article· en· W4308889045 sur OpenAlexafffund
Anna Taddio, Anthony N T Ilersich, Lucie M. Bucci, C. Meghan McMurtry, Victoria Gudzak, Moshe Ipp, Tina Zita, Shenthuraan Tharmarajah, Noni E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensDalhousie UniversityMuscular Dystrophy CanadaRegional Municipality of OttawaMcMaster Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of VictoriaSickKids FoundationCanadian Public Health AssociationInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoping (psychology)PsychologyPerceptionAsk priceDistractionApplied psychologyMedicineClinical psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined perceptions of children and parents about a new web-based CARD (Comfort, Ask, Relax, Distract) game that teaches children how to cope with needle-related pain and fear. A convenience sample of 15 child-parent dyads (children, 6-12 years) participated. Children played the game on a handheld device while being virtually monitored. Activity tracking revealed most children engaged with multiple components. Children reported they understood the game, it was easy to play, they learned coping strategies and believed they could implement them. Children reported lower fear of needles after playing. Parents liked the simplicity and variety of game activities. Most children and parents reported they would use the game or its coping strategies for future needles and would recommend the game. In summary, children and parents found the CARD web game acceptable and appropriate. Future studies can evaluate its effectiveness when integrated into upcoming needle procedures like COVID-19 vaccinations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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