Online behavioural interventions for children and young people with eczema: a quantitative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two online behavioural interventions (one website for parents/carers of children with eczema; and one for young people with eczema) have been shown in randomised controlled trials to facilitate a sustained improvement in eczema severity. AIM: To describe intervention use and examine potential mediators of intervention outcomes and contextual factors that may influence intervention delivery and outcomes. DESIGN AND SETTING: Quantitative process evaluation in UK primary care. METHOD: Parents/carers and young people were recruited through primary care. Intervention use was recorded and summarised descriptively. Logistic regression explored sociodemographic and other factors associated with intervention engagement. Mediation analysis investigated whether patient enablement (ability to understand and cope with health issues), treatment use, and barriers to adherence were mediators of intervention effect. Subgroup analysis compared intervention effects among pre-specified participant subsets. RESULTS: = 153/168) in the intervention group viewed the core introduction by 24 weeks. At 24 weeks, users had spent approximately 20 minutes on average on the interventions. Among parents/carers, greater intervention engagement was associated with higher education levels, uncertainty about carrying out treatments, and doubts about treatment efficacy at baseline. Among young people, higher intervention use was associated with higher baseline eczema severity. Patient enablement (the ability to understand and cope with health issues) accounted for approximately 30% of the intervention effect among parents/carers and 50% among young people. CONCLUSION: This study demonstrated that positive intervention outcomes depended on a modest time commitment from users. This provides further support that the wider implementation of Eczema Care Online is justified.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».