Understanding Information Needs and Barriers to Accessing Health Information Across All Stages of Pregnancy: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding consumers' health information needs across all stages of the pregnancy trajectory is crucial to the development of mechanisms that allow them to retrieve high-quality, customized, and layperson-friendly health information. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify research gaps in pregnancy-related consumer information needs and available information from different sources. METHODS: We conducted a systematic review of CINAHL, Cochrane, PubMed, and Web of Science for relevant articles that were published from 2009 to 2019. The quality of the included articles was assessed using the Critical Appraisal Skills Program. A descriptive data analysis was performed on these articles. Based on the review result, we developed the Pregnancy Information Needs Ontology (PINO) and made it publicly available in GitHub and BioPortal. RESULTS: A total of 33 articles from 9 countries met the inclusion criteria for this review, of which the majority were published no earlier than 2016. Most studies were either descriptive (9/33, 27%), interviews (7/33, 21%), or surveys/questionnaires (7/33, 21%); 20 articles mentioned consumers' pregnancy-related information needs. Half (9/18, 50%) of the human-subject studies were conducted in the United States. More than a third (13/33, 39%) of all studies focused on during-pregnancy stage; only one study (1/33, 3%) was about all stages of pregnancy. The most frequent consumer information needs were related to labor delivery (9/20, 45%), medication in pregnancy (6/20, 30%), newborn care (5/20, 25%), and lab tests (6/20, 30%). The most frequently available source of information was the internet (15/24, 63%). PINO consists of 267 classes, 555 axioms, and 271 subclass relationships. CONCLUSIONS: Only a few articles assessed the barriers to access to pregnancy-related information and the quality of each source of information; further work is needed. Future work is also needed to address the gaps between the information needed and the information available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».