A Mobile App to Promote Breastfeeding Self-Efficacy in Preterm Infants’ Mothers: Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Improving breastfeeding rates is a global goal. To achieve it, actions targeting modifiable factors that influence the breastfeeding experience, such as maternal self-efficacy, could be a promising path, especially with preterm infants' mothers. Considering the current ubiquitous technology, we developed a mobile application for mothers of preterm infants to constitute a breastfeeding information and support platform. The study was developed in three phases: a survey to determine characteristics and preferences of preterm infants' mothers; the app development by an interdisciplinary team, following the principles of Disciplined Agile Delivery; and the face and content validation by 10 professionals. The app contains 80 screens and 11 strategies to address prematurity, lactation, breastfeeding, peer support, maternal emotions, resilience, and motivation. Nurses can apply their expertise by designing mHealth-based interventions, employing scientific evidence, and considering the interests and preferences of the target population. Future studies will assess the user experience, the effect on breastfeeding self-efficacy, and breastfeeding rates, and develop a culturally adapted English version of the app for women in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».