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Enregistrement W4407592929 · doi:10.51866/oa.675

Development and feasibility study of a Culturally Tailored Asthma intervention using a mixed-method approach at the primary school level in Malaysia: Challenged by the COVID-19 pandemic

2025· article· en· W4407592929 sur OpenAlexaff
Siti Nurkamilla Ramdzan, Ee Ming Khoo, Steve Cunningham, Jayakayatri Jeevajothi Nathan, Nursyuhada Sukri, Hilary Pinnock

Notice bibliographique

RevueMalaysian Family Physician · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineAsthmaIntervention (counseling)PandemicSession (web analytics)Family medicinePopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical educationNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The World Health Organization recommends incorporating asthma programmes into national school health services, although this recommendation is rarely implemented. Methods: In Malaysia, we developed a multi-level primary school asthma programme incorporating educational sessions for children with asthma and their parents, raising awareness within the whole school community and training school staff to provide first-aid asthma management. The programme was adapted for delivery during the COVID-19 pandemic, and a mixed-method feasibility study was conducted in October 2020. Results: We identified 34 children with asthma, who comprised 3.7% of the school population. Only 14/34 (41.2%) children with asthma and 4/14 (28.5%) of their parents attended the remote sessions. The in-person session for school staff was attended by 55/62 (88.7%), among whom 86.0% rated the session as good/excellent. Conclusion: The school-based intervention was feasible and received good feedback, despite the COVID-19 pandemic forcing remote delivery. Stakeholder engagement is essential in the development and feasibility of a school-based asthma programme.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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