Another Best Practice: Leveraging User and Stakeholder Perspectives to Improve and Refine Existing Medical Products
Notice bibliographique
Résumé
See related articles by Burke et al. and Callahan et al. With more than 74 million users, injectable contraceptives are one of the most widely used methods of contraception globally and remain the most prevalent method in sub-Saharan Africa.1 Depo medroxyprogesterone acetate (DMPA) is the most commonly used injectable contraceptive and is available in both a 3-month intramuscular formulation (DMPA-IM, 150 mg/ml) administered by providers and a 3-month subcutaneous formulation (DMPA-SC, 104 mg/0.65 ml), which is preloaded into a Uniject and can be either administered by providers or self-administered. Although both DMPA formulations are widely used, discontinuation is common; clients frequently cite concerns about side effects (e.g., contraceptive-induced menstrual changes) and delays in expected return to fertility.2,3 Adequate counseling can ease such concerns.4 However, for clients experiencing negative side effects, counseling cannot alleviate the symptoms. These clients have the unenviable choice of either continuing despite distressing side effects, switching to another method that is possibly less effective, or discontinuing and facing the risk of unintended pregnancy. To meet the family planning needs of these individuals and others who do not want to become pregnant but have concerns about hormonal method use, it is critical to facilitate access to a wider range of methods, including through the development of new nonhormonal contraceptive options. Recognizing that research and development of promising new products will take time, it is also important to refine existing products to increase accessibility, affordability, acceptability, and satisfaction. Although studies that yield incremental improvements to existing contraceptive methods will not address every method-related concern, this research may reduce some of the barriers users face to access and continue using their chosen method. This work can include studies to:
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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 | 0,013 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».