Understanding the effectiveness and design of parent-oriented mobile health interventions: a systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parents of children with a health condition experience high levels of distress which can have long-term impact on the child and parent. Dyadic interventions have the potential to decrease this distress, however several barriers to access including time constraints have been reported. Mobile health (mHealth) interventions can address several of these barriers. GOAL: The goal of this systematic review was to review and synthesize the literature examining the effects of parent-oriented mHealth interventions and their content and design. METHODS: We searched PubMed/MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL and Cochrane Central databases from January 2013 to 2023 using a search strategy based on telemedicine and parents/caregivers. Included studies were randomized controlled trials assessing the effect of parent-oriented mHealth interventions on child and parent health. The Cochrane risk-of-bias tool was used to assess for bias in studies. Trial details and design and content features of interventions were extracted. Outcomes were organized using the Van Houtven's Framework for Informal Caregiver Interventions. Results are presented narratively. RESULTS: Fifty papers pertaining to 49 unique studies met our inclusion criteria. More than half of the studies scored high-risk for bias. Interventions targeted a wide range of pediatric conditions. Intervention type included texting (n = 17) and investigator-developed mobile applications (n = 16). Interventions significantly improved parent psychological health and child health outcomes. Key intervention features and design included the use/application of codesign and a theory-driven intervention. CONCLUSION: Parent-oriented mHealth interventions identified in this review significantly improved both parent and child health outcomes. Therefore, these interventions have the potential to support parents outside of a clinical setting.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».