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Enregistrement W4416736609 · doi:10.2196/76512

Facilitating Communication With Children and Young Adults With Special Health Care Needs Through a Web-Based Application: Qualitative Descriptive Study

2025· article· en· W4416736609 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica R Hanks, Ashley M. Hughes, Ryan M. Klute, Kyle T. Formella, C. Flynn, Allison Wallenfang, Divya Krishnakumar, M. Basel Al Mourad, Yoon-Je Cho, Matthew Mischler

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive researchHealth careQualitative researchYoung adultAnxietyMedical careHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children and young adults with special health care needs comprise a significant portion of the pediatric population in the United States, where 1 in every 5 children has a complex health care need. These patients are more likely to receive unsafe care and have their needs unmet in part due to lack of accessible information and limited training support. Barriers in communication may contribute to detrimental outcomes for this vulnerable, high-risk population. OBJECTIVE: This project aims to identify barriers to communication in children and young adults with special health care needs in the health care setting. These barriers will inform prototype development using human-centered design approaches to create a web-based application. Feedback from patients, caregivers, and health care providers (HCPs) was obtained on the usability and usefulness of the tool within the health care setting. METHODS: A needs assessment was conducted in which participants shared their experiences in providing or receiving health care services via a semistructured interview that was recorded and transcribed. Transcripts were analyzed inductively for themes, coded, and used to categorize the data. On the basis of these themes, iterative development of a web-based application for social stories took place. Focus groups were held to provide relevant feedback on the prototype. RESULTS: There were 15 participants (n=10, 67% HCPs and n=5, 33% patients and caregivers) interviewed for the needs assessment that informed prototype development. A web-based application for social stories depicting different aspects of health care interactions was created. Focus group feedback from 19 participants (n=12, 63% HCPs and n=7, 37% patients and caregivers) on usability through the System Usability Scale, along with narrative feedback, was obtained. Overall, the usability of the application was supported by caregivers and HCPs. CONCLUSIONS: Children and young adults with special health care needs require medical services that their peers generally do not, thereby compounding potential barriers in communication surrounding health care delivery. Using social stories geared toward health care interactions may help reduce anxiety and difficulty.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,368 · 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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