Opportunities of mHealth in Preconception Care: Preferences and Experiences of Patients and Health Care Providers and Other Involved Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The importance of the preconception period and preconception care (PCC) are broadly acknowledged and the potential benefits regarding health promotion have been studied extensively. PCC provides the opportunity to identify, prevent, and treat modifiable and nonmodifiable risk factors to optimize the health of couples trying to become pregnant. The prevalence of modifiable and nonmodifiable risk factors in these couples is high, but the uptake of PCC remains low. OBJECTIVE: The aim of this study is to identify the preferences and experiences of women and men (patients) trying to become pregnant and of health care providers and other involved professionals regarding mobile health (mHealth), in particular the coaching platform Smarter Pregnancy, and its potential role in PCC. METHODS: Patients who participated in the Smarter Pregnancy randomized controlled trial (RCT) and health care providers and professionals also involved in PCC were invited to participate in a qualitative study. The barriers, benefits, and opportunities of big data collection by mHealth were discussed in focus group sessions, prompted with statements regarding PCC. RESULTS: We composed five focus groups, consisting of 27 patients in total (23 women and 4 men), who participated in the RCT, and nine health care providers and other professionals. Of the patients, 67% (18/27) were familiar with the concept of PCC, but only 15% (4/27) received any form of PCC. A majority of 56% (combined percentages of statements 1 [n=18], 2 [n=11], and 3 [n=16]) of the patients believed in the benefit of receiving PCC, and all agreed that men should be involved in PCC as well. Patients did not have a problem using anonymized data obtained from mHealth tools for scientific purposes. Patients and health care providers and other professionals both acknowledged the lack of awareness regarding the importance of PCC and stated that mHealth provides several opportunities to support clinical PCC. CONCLUSIONS: Our findings substantiate previous studies addressing the low uptake of PCC due to unawareness or lack of perception of its relevance by couples who are trying to become pregnant. The positive judgment and experiences with mHealth, in particular Smarter Pregnancy, will stimulate future research and further development of effective and cost-effective personalized mHealth apps for patients, health care providers, and other professionals as an add-on to clinical PCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».