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Enregistrement W3115136346 · doi:10.2196/23842

Perspectives of Pregnant and Breastfeeding Women on Participating in Longitudinal Mother-Baby Studies Involving Electronic Health Records: Qualitative Study

2020· article· en· W3115136346 sur OpenAlexvenueno aff
Austen Hentschel, Chu Hsiao, Lynn Y Chen, Lauren Wright, Jennifer L. Shaw, Xinsong Du, Elizabeth Flood‐Grady, Christopher A. Harle, Callie Reeder, Magda Francois, Adetola Louis‐Jacques, Elizabeth Shenkman, Janice L. Krieger, Dominick J. Lemas

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Institute of Child Health and Human DevelopmentClinical and Translational Science Institute, University of FloridaNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of Florida
Mots-clésBreastfeedingLongitudinal studyMedicineQualitative researchHealth recordsFamily medicineQualitative propertyNursingData collectionHealth carePsychologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic health records (EHRs) hold great potential for longitudinal mother-baby studies, ranging from assessing study feasibility to facilitating patient recruitment to streamlining study visits and data collection. Existing studies on the perspectives of pregnant and breastfeeding women on EHR use have been limited to the use of EHRs to engage in health care rather than to participate in research. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the perspectives of pregnant and breastfeeding women on releasing their own and their infants' EHR data for longitudinal research to identify factors affecting their willingness to participate in research. METHODS: We conducted semistructured interviews with pregnant or breastfeeding women from Alachua County, Florida. Participants were asked about their familiarity with EHRs and EHR patient portals, their comfort with releasing maternal and infant EHR data to researchers, the length of time of the data release, and whether individual research test results should be included in the EHR. The interviews were transcribed verbatim. Transcripts were organized and coded using the NVivo 12 software (QSR International), and coded data were thematically analyzed using constant comparison. RESULTS: Participants included 29 pregnant or breastfeeding women aged between 22 and 39 years. More than half of the sample had at least an associate degree or higher. Nearly all participants (27/29, 93%) were familiar with EHRs and had experience accessing an EHR patient portal. Less than half of the participants (12/29, 41%) were willing to make EHR data available to researchers for the duration of a study or longer. Participants' concerns about sharing EHRs for research purposes emerged in 3 thematic domains: privacy and confidentiality, transparency by the research team, and surrogate decision-making on behalf of infants. The potential release of sensitive or stigmatizing information, such as mental or sexual health history, was considered in the decisions to release EHRs. Some participants viewed the simultaneous use of their EHRs for both health care and research as potentially beneficial, whereas others expressed concerns about mixing their health care with research. CONCLUSIONS: This exploratory study indicates that pregnant and breastfeeding women may be willing to release EHR data to researchers if researchers adequately address their concerns regarding the study design, communication, and data management. Pregnant and breastfeeding women should be included in EHR-based research as long as researchers are prepared to address their concerns.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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