MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2976779570 · doi:10.2196/15132

Searching the Internet for Infertility Information: A Survey of Patient Needs and Preferences

2019· article· en· W2976779570 sur OpenAlexaff
Felicia Brochu, Stéphanie Robins, Skye A. Miner, Paul H. Grunberg, Peter Chan, Kirk Lo, Hananel Holzer, Neal Mahutte, S. Ouhilal, Togas Tulandi, Phyllis Zelkowitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalMcGill University Health CentreJewish General HospitalOttawa Fertility CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfertilityThe InternetDistressInformation needsMedicineFamily medicinePsychologyClinical psychologyPregnancyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the complexity of infertility diagnoses and treatments and the convenience of the internet for finding health-related information, people undergoing infertility treatments often use Web-based resources to obtain infertility information and support. However, little is known about the types of information and support resources infertility patients search for on the internet and whether these resources meet their needs. OBJECTIVE: The aims of this study were to (1) examine what individual factors, namely, demographic characteristics and distress, are associated with searching the internet for different types of infertility-related information and support resources and (2) determine whether Web-based resources meet the needs of patients. METHODS: Men and women seeking infertility care responded to a survey assessing use of Web-based resources for accessing infertility-related information and support. The survey further assessed satisfaction with Web-based resources as well as perceived stress and depressive symptomatology. RESULTS: A total of 567 participants, including 254 men and 313 women, completed the survey. Most participants (490/558, 87.8%) had searched the internet for infertility information and support. Searchers were more likely to be women (P<.001), highly educated (P=.04), long-term patients (P=.03), and more distressed (P=.04). Causes of infertility, treatment options, and scientific literature about infertility were the three most frequently searched topics, whereas ways to discuss treatment with family and friends as well as surrogacy and ways to find peer support were the three least searched topics. Of those who searched the internet, 70.9% (346/488) indicated that their needs were met by Web-based information, whereas 29.1% (142/488) said that their needs were not met. Having unmet needs was related to greater levels of perceived stress (P=.005) and depressive symptomatology (P=.03). CONCLUSIONS: This study provides evidence for the important role of the internet in accessing infertility information and support and for the ability of Web-based resources to meet patients' needs. However, although distressed patients reported particularly high rates of searching, their needs were not always met, suggesting that they may benefit from alternative sources of information and support or guidance from health care providers when searching the internet.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,312 · 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'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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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