Adapting to the Pandemic: Protocol of a Web-Based Perinatal Health Study to Improve Maternal and Infant Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of interconnected health risks during the perinatal period offers an opportunity to prevent negative maternal and infant health outcomes. Marijuana, opioid, and other substance use during pregnancy is a rapidly growing public health concern with significant and costly health consequences for the woman and the developing fetus. Pregnant persons who misuse substances are disproportionately more likely to engage in risky sexual behaviors resulting in sexually transmitted infections (STIs), which are on the rise in this population and can lead to adverse effects on maternal health and on fetal development. OBJECTIVE: Our goal is to continue testing an innovative and low-cost technology-delivered intervention, the Health Check-Up for Expectant Moms (HCEM), which simultaneously targets alcohol and drug use and STI risk during pregnancy, both of which are on the rise during the COVID-19 pandemic. METHODS: We describe the ways in which we have adapted the web-based HCEM intervention to continue recruitment and study enrollment during the pandemic. RESULTS: Study recruitment, visits, and participant safety assessments were all successfully modified during the initial year of the COVID-19 pandemic. Compared to in-person recruitment that occurred prepandemic, remote recruitment yielded a greater proportion of women enrolled in the study (83/136, 61.0% vs 43/52, 83%) in a shorter period (12 months vs 7 months). CONCLUSIONS: Despite study challenges related to the pandemic, including time and effort adapting to a remote protocol, remote recruitment and visits for this study were found to constitute a successful approach. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03826342; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03826342. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/30367.
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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 | 0,051 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,013 |
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 ».