Development of and Experiences With an Informational Website on Early Labor: Qualitative User Involvement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The period of regular contractions before 4 cm of cervical dilatation is often referred to as the latent phase or early labor. Women find it challenging to prepare for and cope with this phase of labor, and easily accessed web-based information from reliable sources may be useful in this preparation. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the development of a Norwegian website, Latens.no, for people seeking information on early labor and to explore users' experiences with the website to increase its user-friendliness. METHODS: We developed a website using an iterative process involving a multidisciplinary research team, health personnel, users, a graphic designer, and an expert in software development. We explored the website's user-friendliness using semistructured individual interviews and the think-aloud method. All interviews were audio recorded and transcribed. We then analyzed the participants' feedback on the website. RESULTS: Participants included women who had recently given birth to their first baby (n=2), women who were pregnant with their first baby (n=4), and their partners (n=2). Results from participants' experiences completing tasks included positive feedback related to the content of Latens.no, positive feedback related to the website's design, and suggestions for improvement. Participants wanted to find information on early labor on the internet. Moreover, they found the information on the website relevant, trustworthy, and easy to read, and the design was attractive and easy to use. Overall, the participants performed the tasks easily, with few clicks and minimal effort. CONCLUSIONS: The think-aloud method, while performing tasks, allowed for detailed feedback. The participants confirmed the user-friendliness of the website but at the same time provided information enabling improvement. We expect that changes made based on this user-centered design study will further increase the usability and acceptability of Latens.no.
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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».