Using Digital Communication Technology to Improve Neonatal Care: Two-Part Explorative Needs Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The birth of a premature infant and subsequent hospitalization are stressful events for parents. Therefore, accurate and easy-to-understand communication between parents and health care professionals is crucial during this period. Mobile health (mHealth) technologies have the potential to improve communication with parents at any time and place and possibly reduce their stress. OBJECTIVE: We aimed to conduct a 2-part explorative needs assessment in which the interaction between the pediatrician and parents was examined along with their digital communication technology needs and interest in an mHealth app with the aim of improving interpersonal communication and information exchange. METHODS: Overall, 19 consultations between parents of preterm infants and pediatricians were observed to determine which themes are discussed the most and the number of questions asked. Afterward, the parents and the pediatrician were interviewed to evaluate the process of communication and gauge their ideas about a neonatal communication mHealth app. RESULTS: The observations revealed the following most prevalent themes: breastfeeding, criteria for discharge, medication, and parents' personal life. Interview data showed that the parents were satisfied with the communication with their pediatrician. Furthermore, both parents and pediatricians expected that a neonatal mHealth app could further improve the communication process and the hospital stay. Parents valued app features such as asking questions, growth graphs, a diary function, hospital-specific information, and medical rounds reports. CONCLUSIONS: Both parents of hospitalized preterm infants and pediatricians expect that the hypothetical mHealth app has the potential to cater to the most prevalent themes and improve communication and information exchange. Recommendations for developing such an app and its possible features are also discussed. On the basis of these promising results, it is suggested to further develop and study the effects of the mHealth app together with all stakeholders.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».