Mapping the Gaps: A Scoping Review of Virtual Care Solutions for Caregivers of Children with Chronic Illnesses
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Caregivers of children with chronic illnesses, including chronic pain, experience high levels of distress, which impacts their own mental and physical health as well as child outcomes. Virtual care solutions offer opportunities to provide accessible support, yet most overlook caregivers’ needs. We conducted a scoping review to create an interactive Evidence and Gap Map (EGM) of virtual care solutions across a stepped care continuum (i.e., from self-directed to specialized care) for caregivers of youth with chronic illnesses. Methods: The review methodology was co-designed with four caregivers. Data sources were the peer-reviewed scientific literature and a call for innovations. Records were independently coded and assessed for quality. Results: Overall, 73 studies were included. Most virtual care solutions targeted caregivers of children with cancer, neurological disorders, and complex chronic illnesses. Over half were noted at lower levels of stepped care (i.e., self-guided apps and websites), with psychological strategies being predominant (84%). However, very few addressed caregivers’ physical health (15%) or provided family counseling (19%) or practical support (1%). Significant gaps were noted in interventions for managing caregiver chronic pain, despite its high prevalence and impact on child outcomes. Conclusions: Evidence and Gap Maps are innovative visual tools for knowledge synthesis, facilitating rapid, evidence-informed decision-making for patients, families, health professionals, and policymakers. This EGM highlighted high-quality virtual care solutions ready for immediate scaling and identified critical evidence gaps requiring prioritization. To address the complexities of pediatric chronic illnesses, including chronic pain, virtual care initiatives must prioritize family-centered, accessible, and equitable approaches. Engaging caregivers as partners is critical to ensure interventions align with their needs and priorities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».