Development and pilot evaluation of a pregnancy-specific mobile health tool: a qualitative investigation of SmartMoms Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile technology is ubiquitous. Women of childbearing age have embraced health information technology for pregnancy-related counsel as prenatal care provider communication is increasingly scarce and brief. Pregnant women and new mothers place high value in the use of online sources to support their pregnancy information needs. In Canada, over 300,000 women are pregnant annually, with approximately 60% exceeding evidence-based weight gain recommendations. Mobile health (mHealth) tools, such as mobile applications (app), have the potential to reduce excessive gestational weight gain, offering pregnant women trustworthy guidance, ultimately improving the health outcomes of mothers and infants. Therefore, the primary aim of this study was to implement a qualitative, descriptive research design to assess the receptiveness, functionality, and future prospective of the SmartMoms Canada mHealth app. METHODS: Two focus groups (n = 13) involving both currently pregnant and recently postpartum women were organized on the same day. Focus groups were transcribed verbatim and thematic analysis was undertaken using manual coding and NVivo software. Participants who took part in the focus groups (n = 13) and those who could not attend (n = 4) were asked to complete a Likert-scale survey. All survey responses (n = 17) were analyzed using simple tabulation and percentage analysis. RESULTS: Participants were technologically proficient and interacted with several mHealth tools prior to testing the SmartMoms Canada app. Six major themes emerged from thematic analysis: knowledge of pregnancy-specific mHealth services, knowledge and attitudes of weight gain guidelines, weight tracking, strengths of the app, critique and lastly, future suggestions for the app. CONCLUSIONS: Our thematic analysis found that women positively viewed the future potential of our app and offered constructive feedback to improve the next version. Participants sought more personalization and enhanced app interactivity, along with promotion of overall maternal health including nutrition and mental health, in addition to weight tracking.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».