COG KidsCare App Improves Caregivers’ Perceived Education and Support During Their Child's Cancer Journey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Children's Oncology Group (COG) KidsCare App (App) is an mHealth tool that contains educational materials for pediatric oncology caregivers. While the usability of the App has been studied, the effects of the App on the experience of caregivers have not been examined. The objective of this study was to evaluate the impact of the App on education and support of pediatric oncology caregivers. Method: A 23-item multiple-choice questionnaire was developed using Opinio software and disseminated via hyperlink embedded in the App and on paper. Parents/caregivers participated in a virtual, semi-structured focus group hosted by a parent/caregiver. Participants were identified by nurse investigators using convenience sampling. Data were analyzed using descriptive statistics. Results: Twenty-five caregivers completed the questionnaire; six participated in interviews. The App provided valuable educational materials for 88% of respondents; 60% agreed it helped them feel better supported. All participants in the focus groups unanimously agreed that the App would have been helpful at the beginning of their treatment. Discussion: Results demonstrate that the COG KidsCare App improves caregivers’ education and positively impacts their perception of support. It is likely most impactful for families who are within 6 months of a cancer diagnosis and should be provided to families as early as possible. Revisiting the App with families throughout their treatment journey and into follow-up is also recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».