A Web-Based Intervention to Address Risk Factors for Maternal Morbidity and Mortality (MAMA LOVE): Development and Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maternal mortality in the United States is a public health crisis and national emergency. Missed or delayed recognition of preventable life-threatening symptoms and untimely treatment of preventable high-risk medical conditions have been cited as key contributors to the nation's worsening mortality rates. Effective strategies are urgently needed to address this maternal health crisis, particularly for Black birthing populations. Morbidity and Mortality Assessment: Lifting Outcomes Via Education (MAMA LOVE) is a web-based platform that focuses on the identification of maternal morbidity and mortality risk factors. Objective: The purpose of this paper is to present the conceptualization, development, heuristics, and utility evaluation of the web-based maternal mortality risk assessment and educational tool MAMA LOVE. Methods: A user-centered design approach was used to gain feedback from clinical experts and potential end users to ensure that the tool would be effective among groups most at risk for maternal morbidity and mortality. A heuristic evaluation was conducted to evaluate usability and need within the current market. Algorithms describing key clinical, mental health, and social conditions were designed using digital canvas software (Miro) and incorporated into the final wireframes of the revised prototype. The completed version of MAMA LOVE was designed in Figma and built with the SurveyJS platform. Results: The creation of the MAMA LOVE tool followed three distinct phases: (1) the content development and creation of an initial prototype; (2) the feedback gathering and usability assessment of the prototype; and (3) the design, development, and testing of the final tool. The tool determines the corresponding course of action using the algorithm developed by the authors. A total of 38 issues were found in the heuristic evaluation of the web tool's initial prototype. Conclusions: Maternal morbidity and mortality is a public health crisis needing immediate effective interventions. In the current market, there are few digital resources available that focus specifically on the identification of dangerous symptoms and risk factors. MAMA LOVE is a tool that can address that need by increasing knowledge and providing resources and information that can be shared with health care professionals.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».