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Enregistrement W4413030101 · doi:10.2196/81250

Implementation of Emotional Connection Training in Pediatric Primary Care: A mixed-methods study (Preprint)

2025· preprint· en· W4413030101 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Erickson, J. Blakely Amati, Anna Miller-Fitzwater, Debra L. Best, Elena Johanson, Doreet Rebecca Preiss, Adrian Brown, Jennifer Crotty, Leah Gillen, Dani Dumitriu, Cherece Grier, KK Gustafson, Nicole Shearman, Andréane Lavallée, Jennifer M. Warmingham, Elena Arduin, Nikki Shearman, Jackie Young, Jessica Sperling

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintConnection (principal bundle)Training (meteorology)Primary carePsychologyComputer scienceMedicineEngineeringFamily medicineGeographyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In 2021, the American Academy of Pediatrics released a policy statement spotlighting the health-promoting and stress-buffering effects of early relational health (ERH) and calling for universal ERH promotion in pediatric primary care. However, little educational content for the observation and promotion of ERH is available, highlighting the need for scalable ERH training modules. Objective This study aims to investigate the acceptability, feasibility, and impact of the “Lens of Emotional Connection,” a self-paced, asynchronous, ~45-minute ERH training module codeveloped by Reach Out and Read and the Center for Early Relational Health at Columbia University. The module introduces practitioners to emotional connection, an observable component of ERH, through written and video didactic content and experiential rating of emotional connection in videos of parent-child dyads interacting face-to-face. Methods The evaluation was conducted by the Carolinas Collaborative. Pediatric providers across 8 clinical sites were invited to participate and responded to embedded pre-post surveys. Focus groups conducted with participants further examined the educational experience. Results Of 653 invited clinicians, 207 (31.7%) participated in the module. Individual survey responses were available for 44-75 participants, depending on the question. Of responders, 64 out of 69 (93%) reported the module was a good way to learn about emotional connection, and 63 out of 69 (91%) felt the module provided valuable knowledge. Overall, 60 out of 69 respondents (87%) reported satisfaction with the module length, and 36 out of 44 respondents (82%) reported they would recommend this training to other clinicians. Focus groups echoed these findings. Comparison of pre-post data showed the greatest changes were in familiarity with emotional connection (n=75, pre mean 54.20, SD 18.59; post mean 73.99, SD 14.73; Cohen d =1.14; P <.001) and confidence in observing the quality of the parent- or caregiver-infant relationship during well-child visits (n=75, pre mean 55.36, SD 18.49; post mean 74.20, SD 14.07; Cohen d =1.28; P <.001). Suggested areas for improvement included more thorough explanations of specific components of emotional connection identified in parent-child interaction videos, a desire for synchronous live training, and additional content addressing what to do if low emotional connection is identified. Conclusions In this evaluation of a training module designed to introduce pediatric practitioners to ERH and emotional connection, acceptability among participants was found to be high, with most responders reporting it as valuable and reporting they would recommend it. Statistically significant impact was noted in both perceptions of the importance of information about emotional connection and perceived knowledge acquisition. Feasibility of widespread implementation with voluntary participation, as here, was relatively low, with only a minority completing the module. Critically, Reach Out and Read’s commitment to iterative creation, validation, and eventual delivery of ERH training creates a scalable avenue for wide-scale implementation, given the organization’s presence in >6500 clinics across the 50 states.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,480 · 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

Citations0
Publié2025
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