Engaging Men in Prenatal Health via eHealth: Findings From a National Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy outcomes in the United States rank among the worst of countries with a developed health care system. Although traditional prenatal health primarily focuses on women, promising findings have emerged in international research that suggest the potential of including men in prenatal health interventions in the United States. eHealth apps present a promising avenue to reach new and expectant fathers with crucial parenting knowledge and healthy, supportive behaviors. OBJECTIVE: The aim was to explore the perceived role of men in prenatal health, acceptability of eHealth to positively engage men during pregnancy, and participant-suggested ways of improving a prenatal health app designed for new and expectant fathers. METHODS: A nationally representative sample of adult males (N=962) was recruited through an online survey panel. A third-party market research and digital data collection agency managed the recruitment. The sample had a mean age of 30.2 (SD 6.3) years and included both fathers (413/962, 42.9%) and non-fathers (549/962, 57.1%). Nearly 12.0% (115/962) of participants had a partner who was pregnant at the time of the survey. RESULTS: Despite perceived barriers, such as time constraints, financial burdens, and an unclear role, men believe it is important to be involved in pregnancy health. The majority of participants (770/944, 81.6%) found the site to contain useful and interesting information. Most substantially, more than three-quarters (738/962, 76.7%) of the sample said they would share the site with others who would benefit from the information. Participants recommended the addition of interactive modules, such as a financial planning tool and videos, to make the site stronger. CONCLUSIONS: We explored the use of targeted eHealth to introduce men to prenatal education. Results indicate men are favorable to this intervention. Additional refinement should include interactive tools to further engage men in this important issue. Reaching men at the prenatal phase is an early "teachable moment"-where new/expectant fathers are open to information on how to help their partners have a healthy pregnancy and promote the health of their unborn children. Findings will further inform best practices for engaging men in pregnancy, which is crucial for improving maternal and child health outcomes in the United States.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».