MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2940956062 · doi:10.2196/13387

Feasibility and Acceptability of a Mobile Technology Intervention to Support Postabortion Care in British Columbia: Phase I

2019· article· en· W2940956062 sur OpenAlexaffabout
Roopan Gill, Gina Ogilvie, Wendy V. Norman, Brian Fitzsimmons, Ciana Maher, Regina Renner

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAbortionMobile phoneMedicineMobile technologyNursingHealth careFamily medicinemHealthMobile devicePregnancyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over 30% of women in Canada undergo an abortion. Despite the prevalence of the procedure, stigma surrounding abortion in Canada leads to barriers for women to access this service. The vast majority of care is concentrated in urban settings. There is evidence to support utilization of innovative mobile and other technology solutions to empower women to safely and effectively self-manage aspects of the abortion process. This study is part 1 of a 3-phase study that utilizes user-centered design methodology to develop a digital health solution to specifically support follow-up after an induced surgical abortion. OBJECTIVE: This study aimed to (1) understand how women at 3 surgical abortion clinics in an urban center of British Columbia utilize their mobile phones to access health care information and (2) understand women's preferences of content and design of an intervention that will support follow-up care after an induced abortion, including contraceptive use. METHODS: The study design was based on development-evaluation-implementation process from Medical Research Council Framework for Complex Medical Interventions. This was a mixed-methods formative study. Women (aged 14-45 years) were recruited from 3 urban abortion facilities in British Columbia who underwent an induced abortion. Adaptation of validated surveys and using the technology acceptance model and theory of reasoned action, a cross-sectional survey was designed. Interview topics included demographic information; type of wireless device used; cell phone usage; acceptable information to include in a mobile intervention to support women's abortion care; willingness to use a mobile phone to obtain reproductive health information; optimal strategies to use a mobile intervention to support women; understand preferences for health information resources; and design qualities in a mobile intervention important for ease of use, privacy, and security. Responses to questions in the survey were summarized using descriptive statistics. Qualitative analysis was conducted with NVivo using a thematic analysis approach. This study was approved by the local ethics board. RESULTS: A waiting-room survey was completed by 50 participants, and semistructured interviews were completed with 8 participants. The average age of participants was 26 years. Furthermore, 94% (47/50) owned a smartphone, 85% (41/48) used their personal phones to go online, and 85% would use their cell phone to assist in clinical care. Qualitative analysis demonstrated that women prefer a comprehensive website that included secure email or text notifications to provide tools and resources for emotional well-being, contraceptive decision making, general sexual health, and postprocedure care. CONCLUSIONS: A community-based mixed-methods approach allowed us to understand how women use their cell phones and what women desire in a mobile intervention to support their postabortion care. The findings from this formative phase will assist in the development and testing of a mobile intervention to support follow-up care after an induced surgical abortion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,426 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetReproductive Health and ContraceptionTravaux en français237 207