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Enregistrement W4415939633 · doi:10.1177/13674935251391265

Exploring cultural adaptation elements in child health knowledge translation tools for parents: A scoping review

2025· review· en· W4415939633 sur OpenAlexaff
Elizabeth Cernigoy, Sarah A Elliott, Salima Meherali, Laura Vogelsang, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Inclusion (mineral)Autism spectrum disorderKnowledge translationCultural diversityCultural knowledgeCulturally appropriate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this scoping review was to identify and map available evidence on cultural adaptation elements incorporated into child health knowledge translation (KT) tools for parents. A search of eight databases was conducted (2001-2024). Two reviewers worked independently for screening, study selection, and data extraction. Extracted data included number and type of cultural adaptations, and approach taken to performing cultural adaptation. Studies were then categorized and mapped by these attributes, and sub-categories emerged based on patterns of occurrence between included studies. Of 3946 unique articles, 20 met the inclusion criteria. Three main types of cultural adaptation elements were described: (a) language, (b) visual representations, and (c) cultural values. The most common child health conditions of included studies were autism spectrum disorder (ASD), attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD), and asthma. Further exploration of cultural values and their inclusion in KT tools is needed to meet the information needs of culturally and linguistically diverse (CALD) families. The findings from this review underscore the necessity for further research to explore cultural adaptation processes required to develop child health KT tools to assist clinicians and provide more targeted, culturally relevant support for CALD parents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,070 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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