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Enregistrement W4396958503 · doi:10.1007/s00787-024-02466-y

The use of telehealth in attention-deficit/hyperactivity disorder: a survey of parents and caregivers

2024· article· en· W4396958503 sur OpenAlexaff
Emer Galvin, Blánaid Gavin, Ken Kilbride, Shane P. Desselle, Fiona McNicholas, Shane Cullinan, John Hayden

Notice bibliographique

RevueEuropean Child & Adolescent Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in Ireland
Mots-clésTelehealthMedicinePhoneTelemedicineChild and adolescent psychiatryPandemicPopulationAttention deficit hyperactivity disorderFamily medicinePsychiatryPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of telehealth became widespread during the COVID-19 pandemic, including in child and adolescent attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) services. Telehealth is defined as live, synchronous phone and video appointments between a healthcare provider and a parent and/or child with ADHD. There is a dearth of research on the use of telehealth within this population. The aim of this study was to examine parents' and caregivers' perceptions of telehealth for children and adolescents with ADHD. A cross-sectional survey design was employed. Recruitment of parents and caregivers of children and adolescents with ADHD was conducted online. The survey asked participants about their views of telehealth, previous experience, and willingness to use telehealth. Quantitative data were analysed using STATA. Qualitative data were analysed using content analysis. One hundred and twelve respondents participated in the survey. Participants were mostly female (n = 97, 86.6%) and aged between 45 and 54 (n = 64, 57.1%). Of the 61 (54.5%) participants with experience of telehealth, the majority reported that that they were at least satisfied with telehealth visits (n = 36, 59%), whilst approximately half rated their quality more poorly than in-person visits (n = 31, 50.8%). The majority of respondents (n = 91, 81.3%) reported that they would be willing to use telehealth for their child's future appointments. Most common reasons selected for wanting to use telehealth included saving time, improvements to the family routine, and reducing costs. Reasons selected for not wanting to use telehealth included not being able to receive hands-on care, belief that the quality of care is poorer than in-person consultations, and distraction of the child during telehealth visits. The study demonstrates that parents recognise deficits and benefits of telehealth, suggesting a need to build their trust and confidence in remote ADHD care.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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