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Enregistrement W4400108806 · doi:10.5195/ijt.2024.6603

The Development and Pilot Testing of a Fidelity Checklist for a Family-Centered Telehealth Intervention for Parents of Children with Motor Delay

2024· article· en· W4400108806 sur OpenAlexafffund
Karen Hurtubise, Michelle Phoenix, Chantal Camden, R. Gauthier, Paul W. Stratford, Rosalie Dostie, Audrée Jeanne Beaudoin, Désirée B. Maltais, Jade Berbari, Isabelle Gaboury

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Telerehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversité LavalMcMaster UniversityCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesChildren's Health FoundationUniversité de Sherbrooke
Mots-clésChecklistTelehealthFidelityIntervention (counseling)High fidelityComputer scienceTest (biology)PsychologyMultimediaTelemedicineEngineeringTelecommunicationsHealth carePsychiatryCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This multi-methods study describes the development of a pediatric rehabilitation telehealth intervention fidelity checklist, estimates its inter-rater reliability, and documents raters' implementation experience. A literature scan and expert consultation identified eighteen key behaviors and categorized them into three subdomains, measured using a 5-point measurement system. To estimate the checklist's inter-rater reliability, three raters scored 33 video recordings. A Shrout and Fleiss Class 1,1 intraclass correlation (ICC)) and 95% confidence intervals (CI) calculated ICCs = 0.5 (CI: 0, 0.9) for both the Therapist and the Parent-Therapists subdomains, and the Parent subdomain an ICC = 0.3 (CI: 0, 0.8). In the implementation surveys, raters reported high levels of satisfaction (100%), ease of use (84% to 88%), and confidence in their video ratings (87% to 100%). Changes in procedures and scoring were recommended. Capturing raters' implementation experiences is crucial in the early evaluation of the fidelity checklists for telehealth.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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