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Enregistrement W4200092942 · doi:10.2196/31774

COVID-19 Information Sources and Health Behaviors During Pregnancy: Results From a Prenatal App-Embedded Survey

2021· article· en· W4200092942 sur OpenAlexvenueno aff
James C. Bohnhoff, Alexander Davis, Wändi Bruine de Bruin, Tamar Krishnamurti

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services Administration
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pregnancy2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ObstetricsMedicinePsychologyVirologyBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Pregnancy is a time of heightened COVID-19 risk. Pregnant individuals’ choice of specific protective health behaviors during pregnancy may be affected by information sources. Objective This study examined the association between COVID-19 information sources and engagement in protective health behaviors among a pregnant population in a large academic medical system. Methods Pregnant patients completed an app-based questionnaire about their sources of COVID-19 information and engagement in protective health behaviors. The voluntary questionnaire was made available to patients using a pregnancy app as part of their routine prenatal care between April 21 and November 27, 2020. Results In total, 637 pregnant responders routinely accessed a median of 5 sources for COVID-19 information. The most cited source (79%) was the Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Self-reporting evidence-based protective actions was relatively common, although 14% self-reported potentially harmful behaviors to avoid COVID-19 infection. The CDC and other sources were positively associated with engaging in protective behaviors while others (eg, US president Donald Trump) were negatively associated with protective behaviors. Participation in protective behaviors was not associated with refraining from potentially harmful behaviors (P=.93). Moreover, participation in protective behaviors decreased (P=.03) and participation in potentially harmful actions increased (P=.001) over the course of the pandemic. Conclusions Pregnant patients were highly engaged in COVID-19–related information-seeking and health behaviors. Clear, targeted, and regular communication from commonly accessed health organizations about which actions may be harmful, in addition to which actions offer protection, may offer needed support to the pregnant population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
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 ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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