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Accès ouvert déclaré 2023 article

Formative Evaluation of a Student Symptom Decision Tree for COVID-19

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Rattachement africain : us, no. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Objectives: In support of schools restarting during the COVID-19 pandemic, some schools partnered with local experts in academia, education, community, and public health to provide decision-support tools for determining what actions to take when presented with students at risk for spreading infection at school. Methods: The Student Symptom Decision Tree, developed in Orange County, California, is a flow chart consisting of branching logic and definitions to assist school personnel in making decisions regarding possible COVID-19 cases in schools which was repeatedly updated to reflect evolving evidence-based guidelines. A survey of 56 school personnel evaluated the frequency of use, acceptability, feasibility, appropriateness, usability, and helpfulness of the Decision Tree. Results: The tool was used at least 6 times a week by 66% of respondents. The Decision Tree was generally perceived as acceptable (91%), feasible (70%), appropriate (89%), usable (71%) and helpful (95%). Suggestions for improvement included reducing the complexity in content and formatting of the tool. Conclusions: The data suggest that school personnel found value in the Decision Tree, which was intended to assist them with making decisions in a challenging and rapidly evolving pandemic.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Formative Evaluation of a Student Symptom Decision Tree for COVID-19
Date Crossref
01/02/2023
Éditeur
Paris Scholar Publishing
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

COVID-19 and Mental HealthData Visualization and AnalyticsClinical Reasoning and Diagnostic Skills

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