Challenges in Acceptance and Compliance in Digital Health Assessments During Pregnancy: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant women are increasingly using mobile apps to access health information during the antenatal period. Therefore, digital health solutions can potentially be used as monitoring instruments during pregnancy. However, a main factor of success is high user engagement. OBJECTIVE: The aim of this study was to analyze engagement and factors influencing compliance in a longitudinal study targeting pregnant women using a digital health app with self-tracking. METHODS: Digitally collected data concerning demographics, medical history, technical aspects, and mental health from 585 pregnant women were analyzed. Patients filling out ≥80% of items at every study visit were considered to be highly compliant. Factors associated with high compliance were identified using logistic regression. The effect of a change in mental and physical well-being on compliance was assessed using a one-sample t test. RESULTS: Only 25% of patients could be considered compliant. Overall, 63% left at least one visit blank. Influential variables for higher engagement included higher education, higher income, private health insurance, nonsmoking, and German origin. There was no relationship between a change in the number of physical complaints or depressive symptoms and study dropout. CONCLUSIONS: Maintaining high engagement with digital monitoring devices over a long time remains challenging. As cultural and socioeconomic background factors had the strongest influence, more effort needs to be directed toward understanding the needs of patients from different demographic backgrounds to ensure high-quality care for all patients. More studies need to report on compliance to disclose potential demographic bias.
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 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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».