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Enregistrement W4312784487 · doi:10.2196/40231

The Acceptability of Using Augmented Reality as a Mechanism to Engage Children in Asthma Inhaler Technique Training: Qualitative Interview Study With Deductive Thematic Analysis

2022· article· en· W4312784487 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Learning and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisInhalerAsthmaQualitative researchMedicineMedical educationNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inhaled medications or inhalers provide first-line pharmacotherapeutic treatment for patients with asthma for both acute symptomatic relief and long-term management to keep symptoms under control. A good technique requires only basic instruction and training; however, a recent study identified that 92% of children do not follow all correct steps when using inhalers. There is a growing interest in technology-enhanced asthma education, with evidence demonstrating improvements in knowledge and treatment adherence. Subsequently, there are calls to explore the role of technology-based solutions in improving asthma management and disease outcomes from public health experts, health professionals, and patients with asthma. Augmented reality (AR) technology is an information delivery mechanism with proven efficacy in educational settings. AR displays digital content in a real-world environment using the camera on a smartphone or tablet device to create an immersive learning experience. OBJECTIVE: The study aimed to evaluate the acceptability of AR as a mechanism for delivering asthma inhaler technique education from the perspective of children with asthma and their parents and health professionals, examined through the theoretical framework of acceptability (TFA). METHODS: An asthma education resource enhanced with AR technology was created to provide inhaler technique education to children. An iterative co-design process was undertaken with target end users for a qualitative evaluation. The participants were 8 to 12 years old with asthma, their caregivers, and health professionals who had experience in managing asthma. Qualitative data were obtained through semistructured one-on-one interviews. Deductive thematic analysis using TFA was undertaken using NVivo software 2020 to assess the acceptability of AR as a delivery modality for asthma inhaler technique education. RESULTS: Overall, 6 health care professionals, 5 asthmatic children, and 5 caregivers of children with asthma totaled a sample of 16. The use of AR in the asthma inhaler resource was found to be acceptable when responses were examined in accordance with TFA. Each of the 7 component constructs of TFA was coded throughout the 16 interviews, with perceived effectiveness (157 times) and affective attitude (63 times) coded most frequently. Positive responses included the intervention being accessible, easy to use, interesting, and fitting within the users' value systems. Negative responses included the need to maintain an interest in children and concerns about the loss of face-to-face interaction with health professionals. CONCLUSIONS: AR appears to be an acceptable modality for delivering asthma education to children when explored using TFA constructs. Although some challenges were identified with the use of AR, the results were predominantly positive. Future designs of asthma education interventions involving AR should consider the results of this study, and further research should focus on the feasibility, usability, and barriers and facilitators of behavior change to ensure the successful implementation and uptake of AR into clinical settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1177/16094069211042229.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,327 · 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