Unlocking the Potential of Pediatric Virtual Care: An e-Delphi Study on a Virtual Caregiver Participation Framework in Audiology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Virtual service delivery models in audiology have become more accessible due to recent technological advancement and improved system-level uptake following COVID-19. Although current evidence identifies the benefits of virtual care to families with children who are d/Deaf or hard of hearing and supports its use in practice, this delivery model is still underutilized. This research aimed to gain consensus on an evidence-informed virtual caregiver participation framework developed from a scoping review of the communication sciences and disorders literature. METHOD: A two-round modified e-Delphi study was conducted to survey 26 knowledge users from four different countries with experience in virtual audiology care, including caregivers, audiologists, researchers, and organizational leaders. The study employed Delphi techniques, building from a scoping review to synthesize existing literature informing the knowledge gap, including online surveys and team discussions. Consensus was defined numerically (75% agreement) and by comparing and interpreting text-based responses. RESULTS: The resulting framework grouped nine categories of caregiver participation in virtual care according to three main readiness domains: core readiness (opportunities to participate, perceived value, and willingness to participate), engagement readiness (child capacity, family-provider relationship, and role in the care process), and structural readiness (environment for participation, support, and technology). CONCLUSION: This work adds novel contributions to the field, through the development of a framework for caregiver participation in virtual audiology care, that can be used to support family involvement and will guide clinical tool development and future research efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».