The development and usability testing of two arts-based knowledge translation tools for pediatric anaphylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anaphylaxis, or anaphylactic reactions, are a severe allergic reaction with a rapid onset and can be fatal. Children are disproportionately at risk for hospitalization and emergency department visits due to anaphylaxis. A previously conducted mixed studies systematic review and qualitative descriptive study found that parents lacked confidence in recognizing and treating an anaphylactic reaction in their child, and were unsure of when to bring their child to the emergency department. This demonstrates that more effective knowledge translation (KT) tools are needed to satisfy parent information needs. The purpose of this research was to work with parents to develop and test the usability of an animated video and an interactive infographic about anaphylactic reactions in children. These tools merge the best available research evidence with narratives of parent experiences to respond to their information needs. Prototypes were evaluated by parents (video n=31; infographic n=30) through usability testing in an urban emergency department waiting room in Alberta. Parents viewed the tools on an iPad and answered questions via an electronic survey. The usability survey consisted of 9, 5-point Likert items, which assessed: 1) usefulness, 2) aesthetics, 3) length, 4) relevance, and 5) future use. Parents were also asked to provide their positive and negative opinions of the tool via two free text boxes. Overall, results were positive and the tools were highly rated across most usability items. Mean scores across usability items were 4.26 to 4.71 for the video and 3.83 to 4.43 for the infographic. The scores from the usability testing suggest arts-based digital tools are useful in sharing complex health information with parents about managing an anaphylactic reaction in their child and provide meaningful guidance on how to improve KT tools to better reflect the needs of parents.
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 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 | 0,021 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».