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Enregistrement W4381741405 · doi:10.3390/children10071097

Picturing Bravery: A Rapid Review of Needle Procedures Depicted in Children’s Picture Books

2023· review· en· W4381741405 sur OpenAlexafffund
Hiba Nauman, Olivia Dobson, Anna Taddio, Kathryn A. Birnie, C. Meghan McMurtry

Notice bibliographique

RevueChildren · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of TorontoMcMaster Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésArtVisual artsPicture books

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing research has identified evidence-based strategies for mitigating fear and pain during needle procedures; yet, families often experience limited access to health professionals who deliver these interventions. Children may benefit from learning about such strategies in a developmentally appropriate and accessible format such as a picture book. This review aimed to summarize content related to needle procedures represented in picture books for 5- to 8-year-old children. Key terms were searched on Amazon, and the website was used to screen for relevant eligibility criteria. Three levels of screening and exclusions resulted in a final sample of 48 books. Quantitative content analysis was used to apply a coding scheme developed based on relevant Clinical Practice Guidelines and systematic reviews. Cohen's Kappa indicated strong reliability, and frequencies were calculated to summarize the content. The books were published between 1981 and 2022. All 48 books included at least one evidence-based coping strategy. Distressing aspects such as scary visuals were often included (27.1%), as well as specific expressions of fear (52.1%) and pain (16.7%). Overall, this study paves the way for researchers interested in evaluating the effectiveness of picture books on children's knowledge and self-efficacy, as well as creating interventions for coping.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,316
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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