An Intelligent Customer-Driven Digital Solution to Improve Perioperative Health Outcomes Among Children Undergoing Circumcision and Their Parents: Development and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Circumcision as a common elective pediatric surgery worldwide is a stressful and anxiety-inducing experience for parents and children. Although current perioperative interventions proved effective, such as reducing preoperative anxiety, there are limited holistic solutions using mobile apps. OBJECTIVE: This paper aims to describe the development and primary evaluation of an intelligent customer-driven smartphone-based app program (ICory-Circumcision) to enhance health outcomes among children undergoing circumcision and their family caregivers. METHODS: Based on the review of the literature and previous studies, Bandura's self-efficacy theory was adopted as the conceptual framework. A multidisciplinary team was built to identify the content and develop the apps. Semistructured interviews were conducted to evaluate the ICory-Circumcision. RESULTS: The ICory-Circumcision study was carried out from March 2019 to January 2020 and comprised 2 mobile apps, BuddyCare app and Triumf Health mobile game app. The former provides a day-by-day perioperative guide for parents whose children are undergoing circumcision, while the latter provides emotional support and distraction to children. In total, 6 participants were recruited to use the apps and interviewed to evaluate the program. In total, 4 main categories and 10 subcategories were generated from content analysis. CONCLUSIONS: ICory-Circumcision seemed to lean toward being useful. Revisions to ICory-Circumcision are necessary to enhance its contents and features before advancing to the randomized controlled trial. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04174404; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04174404.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».