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Enregistrement W4368367939 · doi:10.3389/frsle.2023.1158983

Optimizing the Better Nights, Better Days for Children with Neurodevelopmental Disorders program for large scale implementation

2023· article· en· W4368367939 sur OpenAlexafffund
Alzena Ilie, Matt Orr, Shelly K. Weiss, Isabel M. Smith, Graham J. Reid, Ana Hanlon‐Dearman, Cary A. Brown, Evelyn Constantin, Roger Godbout, Sarah Shea, O. Ipsiroglu, Penny Corkum

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sleep · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University Health CentreUniversité de MontréalUniversity of AlbertaWestern UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoChildren’s Health Research InstituteMontreal Children's HospitalUniversity of ManitobaIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesChildren's Health FoundationKids Brain Health Network
Mots-clésRandomized controlled trialMotivational interviewingIntervention (counseling)PsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Pediatric insomnia is one of the most commonly reported disorders, especially in children with neurodevelopmental disorders. Better Nights, Better Days for Children with Neurodevelopmental Disorders ( BNBD-NDD ) is a transdiagnostic, self-guided, eHealth behavioral sleep intervention developed for parents of children with NDDs ages 4–12 years with insomnia. After usability testing, a randomized controlled trial (RCT) was conducted to evaluate the effectiveness of the BNBD-NDD program. By interviewing RCT participants after their outcome measures were collected, we sought to determine the barriers and facilitators that affect the reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance of the BNBD-NDD intervention, as well as to assess whether barriers and facilitators differ across levels of engagement with the program and NDD groups. Method Twenty parents who had been randomized to the treatment condition of the RCT participated in this study. These parents participated in virtual semi-structured qualitative interviews about their experiences with the BNBD-NDD program. Rapid analysis was used, in which one researcher facilitated the interview, and another simultaneously coded the interview using the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework. Results Overall, more facilitators than barriers were identified for Reach, Effectiveness, Implementation, and Maintenance, whereas for Adoption more barriers emerged. Participants who were engaged reported more facilitators about the BNBD-NDD program design and behavior change, while unengaged participants mentioned needing more support to help facilitate their use of the program. Lastly, parents of children with ASD reported more facilitators and more barriers than did parents of children with ADHD. Conclusion With this feedback from participants, we can optimize BNBD-NDD for large-scale implementation, by modifying the program to better support parents, helping them implement the strategies effectively at home, and increasing the accessibility of this evidence-based treatment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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