Family Perspectives on In-Home Multimodal Longitudinal Data Collection for Children Who Function Across the Developmental Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Quality child health research requires multimodal, multi-informant, longitudinal tools for data collection to ensure a holistic description of real-world health, function, and well-being. Although advances have been made, the design of these tools has not typically included community input from families with children whose function spans the developmental spectrum. METHODS: We conducted 24 interviews to understand how children, youth, and their families think about in-home longitudinal data collection. We used examples of smartphone-based Ecological Momentary Assessment of everyday experiences, activity monitoring with an accelerometer, and salivary stress biomarker sampling to help elicit responses. The children and youth who were included had a range of conditions and experiences, including complex pain, autism spectrum disorder, cerebral palsy, and severe neurologic impairments. Data were analyzed using reflexive thematic analysis and descriptive statistics of quantifiable results. RESULTS: Families described (1) the importance of flexibility and customization within the data collection process, (2) the opportunity for a reciprocal relationship with the research team; families inform the research priorities and the development of the protocol and also benefit from data being fed back to them, and (3) the possibility that this research approach would increase equity by offering accessible participation opportunities for families who might otherwise not be represented. Most families expressed interest in participating in in-home research opportunities, would find most methods discussed acceptable, and cited 2 weeks of data collection as feasible. CONCLUSION: Families described diverse areas of complexity that necessitate thoughtful adaptations to traditional research designs. There was considerable interest from families in active engagement in this process, particularly if they could benefit from data sharing. This feedback is being incorporated into pilot demonstration projects to iteratively codesign an accessible research platform.
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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 | 0,074 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».