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Enregistrement W2806787866 · doi:10.1186/s12913-018-3204-9

Impacts of online and group perinatal education: a mixed methods study protocol for the optimization of perinatal health services

2018· article· en· W2806787866 sur OpenAlexafffund
Geneviève Roch, Roxane Borgès Da Silva, Francine de Montigny, Holly O. Witteman, Tamarha Pierce, Sonia Semenic, Julie Poissant, André-Anne Parent, Deena White, Nils Chaillet, Carl‐Ardy Dubois, Mathieu Ouimet, G Lapointe, Stéphane Turcotte, Alexandre Prud’homme, Geneviève Painchaud Guérard, Marie‐Pierre Gagnon

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesMcGill UniversityHôpital Saint-François d'AssiseHEC MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMax-Planck-GesellschaftFonds de Recherche du Québec - SantéPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPrenatal careMedicineHealth informaticsHealth educationFocus groupNursing researchService (business)NursingMedical educationPublic healthFamily medicinePopulationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prenatal education is a core component of perinatal care and services provided by health institutions. Whereas group prenatal education is the most common educational model, some health institutions have opted to implement online prenatal education to address accessibility issues as well as the evolving needs of future parents. Various studies have shown that prenatal education can be effective in acquisition of knowledge on labour and delivery, reducing psychological distress and maximising father's involvement. However, these results may depend on educational material, organization, format and content. Furthermore, the effectiveness of online prenatal education compared to group prenatal education remains unclear in the literature. This project aims to evaluate the impacts of group prenatal education and online prenatal education on health determinants and users' health status, as well as on networks of perinatal educational services maintained with community-based partners. METHODS: This multipronged mixed methods study uses a collaborative research approach to integrate and mobilize knowledge throughout the process. It consists of: 1) a prospective cohort study with quantitative data collection and qualitative interviews with future and new parents; and 2) a multiple case study integrating documentary sources and interviews with stakeholders involved in the implementation of perinatal information service networks and collaborations with community partners. Perinatal health indicators and determinants will be compared between prenatal education groups (group prenatal education and online prenatal education) and standard care without these prenatal education services (control group). DISCUSSION: This study will provide knowledge about the impact of online prenatal education as a new technological service delivery model compared to traditional group prenatal education. Indicators related to the complementarity of these interventions and those available in community settings will refine our understanding of regional perinatal services networks. Results will assist decision-making regarding service organization and delivery models of prenatal education services. PROTOCOL VERSION: Version 1 (February 9 2018).

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,006

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,476 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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