Online environmental scan and content analysis of social stories about needle procedures
Notice bibliographique
Résumé
Needle procedures are often difficult for autistic children. Preparatory education is an evidence-based strategy that is especially important for autistic children given they commonly struggle with unpredictability. Carol Gray developed Social Stories to walk autistic children through new/challenging situations step-by-step. Although needle-related Social Stories exist online, no research has investigated whether their content aligns with best practices for needle pain and fear management and Gray's guidelines for Social Story development. OBJECTIVE: This study aimed to characterize the content of online Social Stories about vaccination and venipuncture. Specifically, the degree to which Social Stories (a) depict evidence-based/helpful and unhelpful coping strategies, (b) follow Gray's guidelines, and (c) depict accurate procedural steps, was examined in an exploratory manner. METHODS: An online environmental scan (systematic method of collecting and synthesizing information) characterized the content of Social Stories. A Google search was conducted, including free, English-language stories. After screening, two coders conducted deductive content analysis (>80 codes) with the sample of 82 eligible Social Stories; frequency statistics and quotes were derived. RESULTS: Most Social Stories focused on vaccination (89%). Social Stories commonly conveyed evidence-based strategies (e.g., 70% depicted distraction), accurate procedural information (e.g., >80% depicted step of needle insertion), and followed Gray's guidelines (e.g., 90% had meaningful titles). Several areas for improvement exist, including allowing for user customization and depicting less commonly shown evidence-based strategies like topical anesthetics. CONCLUSION: Social Stories may have utility for supporting autistic children and their caregivers through needle procedures. Examining effectiveness/outcomes of usage is a future research avenue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».