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Enregistrement W2775036828 · doi:10.2196/mhealth.6969

Developing mHealth Messages to Promote Postmenstrual Regulation Contraceptive Use in Bangladesh: Participatory Interview Study

2017· article· en· W2775036828 sur OpenAlexvenueno aff
Elisabeth Eckersberger, Erin Pearson, Kathryn Andersen, Altaf Hossain, Katharine Footman, Kamal Kanti Biswas, Sadid Nuremowla, Kate Reiss

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationmHealthMedicineFamily planningUnintended pregnancyMenstruationLong-acting reversible contraceptionMenstrual cycleGynecologyFamily medicinePopulationPsychological interventionNursingEnvironmental healthPsychiatryResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Abortions are restricted in Bangladesh, but menstrual regulation is an approved alternative, defined as a procedure of regulating the menstrual cycle when menstruation is absent for a short duration. Use of contraception after menstrual regulation can reduce subsequent unintended pregnancy, but in Bangladesh, the contraceptive method mix is dominated by short-term methods, which have higher discontinuation and failure rates. Mobile phones are a channel via which menstrual regulation clients could be offered contraceptive support after leaving the clinic. OBJECTIVE: This study aimed to support the development of a mobile phone intervention to support postmenstrual regulation family planning use in Bangladesh. It explored what family planning information women want to receive after having a menstrual regulation procedure, whether they would like to receive this information via their mobile phone, and if so, what their preferences are for the way in which it is delivered. METHODS: We conducted participatory interviews with 24 menstrual regulation clients in Dhaka and Sylhet divisions in Bangladesh. Women were recruited from facilities in urban and peri-urban areas, which included public sector clinics supported by Ipas, an international nongovernmental organization (NGO), and NGO clinics run by Marie Stopes. Main themes covered in the interviews were factors affecting the use of contraception, what information and support women want after their menstrual regulation procedure, how respondents would prefer to receive information about contraception, and other key issues for mobile health (mHealth) interventions, such as language and privacy. As part of the in-depth interviews, women were shown and played 6 different messages about contraception on the research assistant's phone, which they were given to operate, and were then asked to give feedback. RESULTS: Women were open to both receiving messages about family planning methods on their mobile phones and talking to a counselor about family planning methods over the phone after their menstrual regulation. Women most commonly wanted information about the contraceptive method they were currently using and wanted this information to be tailored to their particular needs. Women preferred voice messages to text and liked the interactive voice message format. When asked to repeat and identify the main points of the messages, women demonstrated good understanding of the content. Women did not seem too concerned with privacy or with others reading the messages and welcomed including their husbands in speaking to a counselor. CONCLUSIONS: This study found that menstrual regulation clients are very interested in receiving information on their phones to support family planning use and wanted more information about the method of contraception they were using. Participatory voicemail was the preferred modality.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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