Parents’ Perceptions of the Factors Influencing the Uptake of Remote Pediatric Hearing Aid Support: Development of a Conceptual Framework (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> To achieve effective integration of virtual care into family-centered audiology practices, participatory research methods, including parents as vital participants in the delivery of pediatric audiology care, should be considered. A better understanding of the barriers and facilitators influencing the adoption of virtual care for families is warranted. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This study aimed to develop a conceptual framework of the factors perceived to influence the adoption of remote pediatric hearing aid support among the parents of children with hearing loss. </sec> <sec> <title>METHODS</title> A total of 12 parents of children who wear hearing aids, between the ages of 0-17 years, were recruited to participate in group or individual interviews as part of the 6-step participatory-based concept mapping (CM) process. Data collection was specific to parents in a Canadian context. Analyses included multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> The CM process resulted in 6 main themes, displayed in a cluster map according to their order of importance. These themes include access to timely, consistent care; technology considerations; convenience; child engagement; cost; and partnership considerations. Key underlying statements and subthemes are highlighted per theme. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> Findings from this study demonstrate the use of CM in participatory research with parents and as part of a family-centered care model. Future research should aim to investigate the factors that influence the uptake of remote hearing aid support in different contexts, for example, in low- to middle-income countries versus those in high-income countries. </sec> <sec> <title>CLINICALTRIAL</title> <p /> </sec>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».