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Enregistrement W4283589602 · doi:10.2196/39280

Understanding Preconception Women’s Needs and Preferences for Digital Health Resources: Qualitative Study

2022· article· en· W4283589602 sur OpenAlexvenueno aff
Ruth Walker, Sara Quong, Patrick Olivier, Ling Wu, Jue Xie, Jacqueline Boyle

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMonash UniversityAustralian Government
Mots-clésQualitative researchPsychologyDigital healthMedical educationResource (disambiguation)HelpfulnessNursingHealth careApplied psychologySocial psychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Improving preconception health can benefit all women, their children, and their families regardless of their individual pregnancy intentions. Rapidly increasing access to information technology and online engagement have created opportunities to use digital health resources to engage with preconception women regarding lifestyle behaviors. OBJECTIVE: This study explores how preconception women engage with digital health resources and online platforms to inform the design and development of a digital health resource to support women to make positive behavior change for their preconception health. METHODS: This codesign research followed the Double Diamond process, which focuses on contextualization and explorative processes in phase 1 and ideation and development processes in phase 2. Phase 1 is reported on in this study and was undertaken via a series of 1-on-1 in-depth interviews with female participants (N=12) aged 18-45 years over 3 months. Interviews were designed to explore participants' lived experiences in relation to their health and desired supports for healthy lifestyle behaviors. The first interview focused on participants' perceptions of health and health behaviors, the second interview focused on social connections for health, and the third interview focused on digital health information and supports. Conversations from the first interview informed the development of the second interview, and conversations from the second interview informed the development of the third interview. Community advisors (N=8) met to provide feedback and advice to the researchers throughout the interview process. Qualitative analyses of transcripts from interviews were undertaken by 2 researchers before a deductive process identified themes mapped to the capability, opportunity, motivation, and behavior (COM-B) framework. RESULTS: In total, 9 themes and 8 subthemes were identified from 124 codes. In relation to digital health resources, specifically, participants were already engaging with a range of digital health resources and had high expectations of these. Digital health resources needed to be easy to access, make women's busy lives easier, be evidence based, and be reputable. Social connectedness was also highly important to our participants, with information and advice from peers with similar experiences being preferred over yet more online health information. Online communities facilitated these social interactions. Participants were open to the idea of chatbots and virtual assistants but acknowledged that they would not replace authentic social interactions. CONCLUSIONS: Codesigned digital health resources should be evidence based, reputable, and easy to access. Social connections were considered highly important to women, and designers of digital health resources should consider how they can increase opportunities for women to connect and learn from each other to promote health behaviors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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