Investigating the Transition to Parenting within a Digital Health Context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The ubiquity of digital technology use created the need to understand parents’ digital technology use in pre-conception, pregnancy and the postpartum period (the transition to parenting). This research investigated the role of digital technology in the lives of individuals in the transition to parenting. Methods A qualitative descriptive study used purposive sampling. Participants were eligible if they were new parents, up to 2 years postpartum, were 16-35 years old, and English speaking. Focus groups were recorded and transcribed; thematic data analysis was used. Results 26 participants identified as heterosexual females reported prolific use of digital technologies to direct fertility (e.g., ovulation timing), for information seeking regarding foetal growth and development, to prepare for labour and delivery, and in searching for a sense of community during postpartum. Smartphone technologies, social media, and prenatal apps were predominantly used. Participants expressed concerns related to their personal patterns of use, and the potential negative impacts. Themes included: “Is this normal; is this happening to you?!”, “Am I having a heart attack; what is this?”, “Anyone can put anything on Wikipedia”: Managing the Negative Impacts of Digital Information. Conclusions Digitally informed parenting practices include enhanced access to information regarding normal infant growth and development. Immediacy of information access was valued over integrity. Important implications of this work relate to the need for effective digital health literacy skills. Future research on the gendered use of digital technologies among parents is needed. Key messages • Digital technology use creates important health implications for pre and post-natal care among parents. • Digital technology use is requisite for prenatal public health education.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».