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Enregistrement W4353015434 · doi:10.1002/pbc.30288

Children's Oncology Group <i>KidsCare</i> smartphone application for parents of children with cancer

2023· article· en· W4353015434 sur OpenAlexaff
Wendy Landier, Paula D. Campos González, Harrison Henneberg, Jocelyn M. York, Aman Wadhwa, Kandice Adams, Avi Madan‐Swain, Julie Wolfson, Beth Benton, Cindi Seidel, Valencia Slater, Kim Snuggs, Amy Folsom, Jeneane Miller, Kathryn Tomlinson, Susan Zupanec, Smita Bhatia

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesKaul Pediatric Research InstituteNational Institutes of HealthChildren's of AlabamaNational Cancer InstituteSt. Baldrick's Foundation
Mots-clésUsabilityMedicineScale (ratio)System usability scaleRating scaleQuality (philosophy)CogPoint of careMedical educationFamily medicineNursingPsychologyHeuristic evaluationHuman–computer interactionComputer scienceArtificial intelligenceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parents of children with cancer must learn and retain crucial information necessary to provide safe care for their child. Smartphone applications (apps) provide a significant opportunity to meet the informational needs of these parents. We aimed to develop, refine, and evaluate a smartphone app, informed by the Children's Oncology Group (COG) expert consensus recommendations, to support the informational needs of parents of children with cancer. PROCEDURE: We employed a user-centered iterative mixed-methods approach in two phases (prototype development/refinement and pilot testing). We engaged parents and clinicians in evaluating the app via qualitative interviews and standardized tools that measured app quality (Mobile Application Rating Scale [MARS]), usability (System Usability Scale [SUS]), and acceptability (System Acceptability Scale [SAS]). We evaluated early usage patterns after public release. RESULTS: Thirty-two parents and 17 clinicians participated. Mean (± standard deviation [SD]) scores for app quality, usability, and acceptability were: MARS: 4.5 ± 0.7 on a 5-point scale; SUS: 86.7 ± 23.8 on a 100-point scale; and SAS: superior (61%); similar (28%); inferior (11%) to written materials. Qualitative findings largely confirmed the quantitative data. Downloads of the app during the first year following public release have exceeded 5000. CONCLUSIONS: The COG KidsCare app prototype was found to be of high quality and received high usability and acceptability ratings. Further testing is needed to determine app effectiveness in improving parental knowledge regarding care of children with cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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