Investigating Maternal Perspectives of Breastfeeding Support Targeted Towards Fathers in the Milk Man Mobile App Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The support of her infant's father is one of the most important factors influencing a mother's breastfeeding success, and an increasing number of interventions are targeted towards fathers. Engaging fathers as agents to influence a maternal behavior is potentially problematic, yet few studies report on maternal experiences. OBJECTIVE: This study aims to explore mothers' perspectives of their partners' use of Milk Man, a father-focused breastfeeding smartphone app, and the acceptability of this approach. MATERIALS AND METHODS: New mothers (N = 459) whose partners had access to the app completed a questionnaire at six weeks postpartum. These data were used to determine knowledge, use and perspectives of the app. A sentiment analysis was conducted on responses to an open-ended question seeking maternal perspectives of the app. RESULTS: Just over a quarter of mothers (28%) had been shown something from the app, and 37% had discussed something from Milk Man with their partner. There were 162 open-ended responses related to mothers' perspectives of the app. Relevant responses (n = 129) were coded to an overall sentiment node and then to a total of 23 child nodes (sub-nodes). Most comments were positive (94), with a smaller number either negative (25) or neutral (21). Negative comments related to the usability of the app and not its intent or content. CONCLUSION: Mothers found the father-focussed breastfeeding app to be acceptable. When designing interventions targeting one group to affect the behaviour of another, inclusion of measures to gain the perspectives of both should be seen as an imperative.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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) | 0,002 | 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 ».