Web and mobile-based technologies for monitoring high-risk pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High-risk pregnancy is an illness in which there are severe complications and problems that may cause fetal loss and requires continuous care. It seems that using telemedicine technology is helpful to provide wider access to prenatal care. The aim of this study was to compare the feasibility of using web-based and mobile-based technologies in caring for high-risk pregnancy. MATERIALS AND METHODS: This was a cross-sectional study and the participants included midwives and gynaecologists who worked at teaching hospitals. The data were collected by using two five-point Likert scale questionnaires which were designed based on the literature review. The questionnaires included two main sections: demographic questions and questions related to five aspects of a feasibility study. Face and content validity of the questionnaires were confirmed by the experts and the reliability was checked by using the test-retest method. The data were analysed using descriptive and inferential statistics. RESULTS: In this study, 79 questionnaires were completed by 50 midwives (63.29%) and 29 gynaecologists (36.71%). Overall, midwives (p=0.001) and gynaecologists (p=0.003) believed that using mobile-based technologies was more feasible than using web-based technologies in caring for high-risk pregnancies. CONCLUSION: It seems that planning for the future technological direction and providing mobile-based applications should be taken into account and prioritised to improve the quality of prenatal care and to increase access to healthcare services for high-risk pregnancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».