Parent Preferences for Peer Connection in eHealth Programs
Notice bibliographique
Résumé
Background Social support and connection with other parents are important factors associated with parental mental health and parenting practices. These social connections can be integrated in parental eHealth programs through forums or group therapy sessions, but parental needs and preferences regarding these eHealth features are unknown. Objective This study aims to examine parents’ preferences for connecting with other parents in eHealth programs. Methods In total, 162 parents of 0-5–year-old children in the United States were recruited through Amazon Mechanical Turk (MTurk; mean age 32.7, range 22-61 years; 80.2% White; 59.9% men, 39.5% women, and 0.6% nonbinary; 93.8% biological parents). Participants filled out a one-time survey. Best practice recommendations for using MTurk were employed (through captcha verification and attention checks). Descriptive statistics were run in SPSS (version 27; IBM Corp) on MacOS. Results Parents were asked to rate how likely they would be to use a digital program with weekly opportunities to connect with other parents in the program (1=very unlikely to 5=very likely). Overall, 13.4% of parents indicated that they would be (very) unlikely to use a program with that feature and 59.8% of them indicated that they would be (very) likely to use it, with the remaining 27.8% of them being neutral. On being asked specifically about their preference, 85% of parents indicated that they would prefer connecting with other parents in the program, with 70% of those preferring to connect anonymously. On a forum, 67% of parents indicated that they would be comfortable connecting with all parents (as opposed to mothers or fathers only); regarding videoconferencing, that number was 61%. Conclusions Considering that studies have shown the positive impact of social support for parental mental health and parenting practices, integrating anonymous connection with other parents should be considered in developing parental eHealth programs and would be in line with the preferences of most parents. Conflicts of Interest None declared.
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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».