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Enregistrement W4312463044 · doi:10.2196/34629

Mixed Reality Technology to Deliver Psychological Interventions to Adolescents With Asthma: Qualitative Study Using the Theoretical Framework of Acceptability

2022· article· en· W4312463044 sur OpenAlexvenueno aff
Kelsey Sharrad, Caitlin Martini, Andrew Tai, Nicola Spurrier, Ross Smith, Adrian Esterman, Ian Gwilt, Debra Sandford, Kristin Carson‐Chahhoud

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Research InstituteMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilLung Foundation AustraliaUniversity of South AustraliaChannel 7 Children's Research Foundation
Mots-clésPsychological interventionQualitative researchAsthmaPsychologyApplied psychologyMedicineSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interactive, mixed reality technologies such as augmented reality, virtual reality, and holographic technology may provide a novel solution to fast-track the translation of evidence into practice. They may also help overcome barriers to both mental health and asthma management service uptake, such as cost, availability of appointments, fear of judgment, and quality of care. OBJECTIVE: This study aimed to investigate if mixed reality technology is an acceptable mechanism for the delivery of a component of cognitive and behavioral therapies for the management of elevated psychological distress among young people with asthma. METHODS: To explore the perceived acceptability of these technologies, mixed reality tools were evaluated via qualitative, 1-on-1 interviews with young people with asthma and symptoms of psychological distress, parents/caregivers of young people with asthma and symptoms of psychological distress, and relevant health professionals. The Theoretical Framework of Acceptability was used for the deductive coding of the recorded interview transcripts. RESULTS: This study enrolled the following participants: (1) 3 adolescents with asthma and symptoms of psychological distress with a mean age of 14 (SD 1.7) years; (2) 4 parents/caregivers of adolescents with asthma with a mean age of 55 (SD 14.6) years; and (3) 6 health professionals with a mean age of 40.8 (SD 4.3) years. A total of 4 constructs-experienced affective attitude, experienced effectiveness, self-efficacy, and intervention coherence-were coded in all participant transcripts. The most frequently coded constructs were experienced affective attitude and intervention coherence, which were reported a total of 96 times. The least frequently coded construct was anticipated opportunity cost, which was reported a total of 5 times. Participants were mostly positive about the mixed reality resources. However, some concerns were raised regarding ethicality, particularly regarding privacy, accessibility, and messaging. Participants noted the need for technology to be used in conjunction with face-to-face engagement with health professionals and that some patients would respond to this type of delivery mechanism better than others. CONCLUSIONS: These results suggest that mixed reality technology to deliver psychological interventions may be an acceptable addition to current health care practices for young people with asthma and symptoms of psychological distress. TRIAL REGISTRATION: Australia and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12620001109998; https://anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=380427.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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