Barriers and Facilitators for the Use of a Medical Mobile App to Prevent Work-Related Risks in Pregnancy: A Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of women participating in the labor market in Europe has increased over the last several decades. At the same time, there is growing evidence that certain conditions of employment during pregnancy may have a negative influence on pregnancy outcomes. In order to better inform pregnant women, we aim to develop an app to help assess the health risk as a result of personal and work-related factors and provide personal advice for these women and their health care providers. OBJECTIVE: The aim of this study was to compose a thematic overview of the perceived facilitators and barriers according to pregnant women, medical professionals, and employers for the use of a mobile app in obstetrical care to prevent occupational-related pregnancy complications. METHODS: Two multidisciplinary focus group meetings with in total 14 participants were conducted with pregnant women, occupational physicians, general practitioners, midwives, obstetricians, and representatives of trade unions and employer organizations. Transcripts were analyzed by qualitatively coding procedures and constant comparative methods. RESULTS: We identified 24 potential facilitators and 12 potential barriers for the use of the app in 4 categories: content of the app, the app as a mean to provide information, ease of use, and external factors. The 3 main facilitators identified were the need for a good interaction between the app and the user, apps were viewed as a more practical source of information, and the information should be understandable, according to the existing guidelines, and well-dosed. The 2 main barriers for use were extensive battery and memory use of the smartphone and sending frequent push notifications. CONCLUSIONS: The results of this study are important considerations in the developing process of a medical app implementing a guideline or evidence-based information in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».