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Enregistrement W4402608832 · doi:10.3389/frsle.2024.1455483

Understanding levels of engagement and readiness for change in an eHealth sleep program for children with neurodevelopmental disorders

2024· article· en· W4402608832 sur OpenAlexafffund
Emily M. Wildeboer, Brooklyn Andrea, Shelly K. Weiss, Penny Corkum

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sleep · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKids Brain Health Network
Mots-cléseHealthSleep (system call)PsychologyMedicineDevelopmental psychologyComputer scienceHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Children with neurodevelopmental disorders (NDD) experience high rates of sleep problems. The Better Nights, Better Days for Children with Neurodevelopmental DisordersTM(BNBD-NDDTM) program is an online intervention for parents of children with NDD who have insomnia/insomnia symptoms. The program has recently undergone a national implementation study (recruitment completed; data collection and analysis ongoing), where parental adherence and engagement are being evaluated. Preliminary results have shown that despite high levels of recruitment, there is less utilization of the program than the research team expected. Parental engagement may have been impacted by participants' motivation and readiness for change, as well as indirectly by the COVID-19 pandemic. The objective of the current study is to better understand engagement with the BNBD-NDDTM program concerning parental motivation and readiness for change, while considering the possible impacts of COVID-19. Methods Parents of children with NDD (n = 18) who were enrolled in the BNBD-NDDTM program for a minimum of 4 months completed exit interviews using a researcher-generated, semi-structured interview guide. During the interview, participants were asked about their engagement in the program, perspectives on their own readiness for changing their children's sleep, and the impact of COVID-19 on their engagement. Data were analyzed following an inductive content analysis approach. Results Several categories of data were generated that explain levels of engagement, including: (1) severity of sleep problems; (2) motivation for change; (3) previous strategies for sleep; (4) confidence in the program; (5) sacrifices made to change sleep; (6) maintenance of change; (7) experience with levels of support provided; and (8) impact of the COVID-19 pandemic. Conclusion Parents identified several factors related to their readiness for change as contributors to their engagement level in the BNBD-NDDTM program. The COVID-19 pandemic had varied impacts on engagement for participants in this sample. Understanding parents' engagement levels within the BNBD-NDDTM eHealth program related to their motivation and readiness for change is crucial to optimize uptake and adherence to the program, improve the program's implementation and sustainability, and continue to help children with NDD to sleep better.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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