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Enregistrement W4225647027 · doi:10.2196/34852

Access to and Use of Mobile Phone by Postpartum, Married Women in Punjab, India: Secondary Analysis of mHealth Intervention Pilot Data

2022· article· en· W4225647027 sur OpenAlexvenueno aff
Ruchita S Pendse, Alison M. El Ayadi, Preetika Sharma, Alka Ahuja, Darshan Hosapatna Basavarajappa, Mona Duggal, Ankita Kankaria, Pushpendra Singh, Vijay Kumar, Rashmi Bagga, Nadia Diamond‐Smith

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésmHealthMobile phonePsychological interventionIntervention (counseling)MedicinePostnatal CareModerationMobile technologyHealth careNursingFamily medicinePsychologyMobile devicePregnancySocial psychologyComputer scienceTelecommunicationsPolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As mobile phone uptake in India continues to grow, there is also continued interest in mobile platform-based interventions for health education. There is a significant gender gap in mobile phone access-women's access to mobile phones is constrained by economic and social barriers. Pregnancy and postpartum care is one of many targets for mobile health (mHealth) interventions that particularly rely upon women's access to and facility with mobile phone use. OBJECTIVE: We aimed to describe the dynamics and patterns of married pregnant and postpartum women's mobile phone access and use (among both phone owners and nonowners) who participated in an mHealth postpartum care intervention and to identify potential barriers to their participation in mobile platform-based interventions. METHODS: A secondary analysis was performed on mixed methods data obtained for a pilot mHealth intervention for postpartum care of mothers in rural Punjab from July 2020 to February 2021. Two formative sources included exploratory in-depth interviews among postpartum women (n=20; 1-3 months postpartum) and quantitative maternal health survey among women who were pregnant or who had recently given birth (n=102). We also utilized mixed methods intervention assessment data from early postpartum women who participated in the pilot intervention (n=29), including intervention moderator perspectives. Qualitative and quantitative analyses were performed, and pertinent findings were grouped thematically. RESULTS: The majority of women owned a phone (maternal health survey: 75/102, 74%; demographic survey: 17/29, 59%), though approximately half (53/102, 52%) still reported sharing phones with other family members. Sharing a phone with female family members typically allowed for better access than sharing with male family members. Some households had strict preferences against daughters-in-law having phones, or otherwise significantly restricted women's phone access. Others reported concerns about phone use-related health hazards for mother and infant during the pregnancy or postpartum period. CONCLUSIONS: These findings suggest nuance regarding what is meant by women's phone ownership and access-there were numerous additional constraints on women's use of phones, particularly during pregnancy and the postpartum period. Future research and mHealth interventions should probe these domains to better understand the dynamics governing women's access, use, and fluency with mobile phones to optimally design mHealth interventions.

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)0,005
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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