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Enregistrement W2345502222 · doi:10.1111/phn.12269

UpStart Parent Survey—Prenatal: A New Tool for Evaluating Prenatal Education Programs

2016· article· en· W2345502222 sur OpenAlexafffund
Karen Benzies, Leslie Barker, Jocelyn Churchill, Jennifer Smith, Sarah Horn

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésChildbirthPopulationMedicineFamily medicinePregnancyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate a new prenatal education program evaluation tool, the UpStart Parent Survey - Prenatal, in terms of: (a) reliability and validity; (b) sensitivity to change over time; (c) whether results differed for mothers versus fathers; and (d) whether results differed when using an electronic tablet-computer versus a paper survey. DESIGN AND SAMPLE: Psychometric study. Participants were 277 expectant mothers (n = 161) and fathers (n = 106) enrolled in Childbirth Essentials, a 6-week prenatal education program. MEASURES: The UpStart Parent Survey - Prenatal is a retrospective pretest/posttest survey with three scales: Parenting Knowledge, Parenting Experience, and Program Satisfaction, and three open-ended questions. RESULTS: The UpStart Parent Survey - Prenatal is sensitive to change and demonstrated significant positive differences in parenting knowledge and parenting experience. There was no difference in results whether the survey was completed by mothers or fathers. Results were similar whether paper or electronic formats were used. The survey was easy to complete. CONCLUSION: The UpStart Parent Survey - Prenatal holds promise as a reliable and valid evaluation tool to capture outcomes of brief prenatal education programs that target the general population of expectant 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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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