MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403913811 · doi:10.2196/58611

A Digital Parenting Intervention With Intimate Partner Violence Prevention Content: Quantitative Pre-Post Pilot Study

2024· article· en· W4403913811 sur OpenAlexvenueno aff
Moa Schafer, Jamie M. Lachman, Paula Zinser, Francisco Calderón, Qing Han, Chiara Facciolà, Lily Clements, Frances Gardner, Genevieve Haupt Ronnie, Ross Sheil

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBalliol College, University of OxfordEconomic and Social Research CouncilUniversity of OxfordWorld Childhood FoundationUK Research and InnovationUNICEF
Mots-clésPreprintDomestic violenceIntervention (counseling)PsychologyPositive parentingIntimate partnerEnvironmental healthSuicide preventionMedicinePoison controlPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) and violence against children are global issues with severe consequences. Intersections shared by the 2 forms of violence have led to calls for joint programming efforts to prevent both IPV and violence against children. Parenting programs have been identified as a key entry point for addressing multiple forms of family violence. Building on the IPV prevention material that has been integrated into the parenting program ParentText, a digital parenting chatbot, this pilot study seeks to explore parents' engagement with the IPV prevention content in ParentText and explore preliminary changes in IPV. OBJECTIVE: This study aimed to assess parents' and caregivers' level of engagement with the IPV prevention material in the ParentText chatbot and explore preliminary changes in experiences and perpetration of IPV, attitudes toward IPV, and gender-equitable behaviors following the intervention. METHODS: Caregivers of children aged between 0 and 18 years were recruited through convenience sampling by research assistants in Cape Town, South Africa, and by UNICEF (United Nations Children's Fund) Jamaica staff in 3 parishes of Jamaica. Quantitative data from women in Jamaica (n=28) and South Africa (n=19) and men in South Africa (n=21) were collected electronically via weblinks sent to caregivers' phones using Open Data Kit. The primary outcome was IPV experience (women) and perpetration (men), with secondary outcomes including gender-equitable behaviors and attitudes toward IPV. Descriptive statistics were used to report sociodemographic characteristics and engagement outcomes. Chi-square tests and 2-tailed paired dependent-sample t tests were used to investigate potential changes in IPV outcomes between pretest and posttest. RESULTS: The average daily interaction rate with the program was 0.57 and 0.59 interactions per day for women and men in South Africa, and 0.21 for women in Jamaica. The rate of completion of at least 1 IPV prevention topic was 25% (5/20) for women and 5% (1/20) for men in South Africa, and 21% (6/28) for women in Jamaica. Exploratory analyses indicated significant pre-post reductions in overall IPV experience among women in South Africa (P=.01) and Jamaica (P=.01) and in men's overall harmful IPV attitudes (P=.01) and increases in men's overall gender-equitable behaviors (P=.02) in South Africa. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first pilot study to investigate user engagement with and indicative outcomes of a digital parenting intervention with integrated IPV prevention content. Study findings provide valuable insights into user interactions with the chatbot and shed light on challenges related to low levels of chatbot engagement. Indicative results suggest promising yet modest reductions in IPV and improvements in attitudes after the program. Further research using a randomized controlled trial is warranted to establish causality.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,323 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetIntimate Partner and Family Violence→Travaux en français237 207→