Perinatal transmission of Lyme disease: A qualitative study investigating the research priorities of patients with Lyme disease in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lyme disease is one of the most prevalent vector-borne disease in North America, yet its implications during pregnancy are poorly understood. Our knowledge of perinatal transmission of Lyme disease is limited due to the lack of robust epidemiological studies and longitudinal follow-up. OBJECTIVES: This study aimed to understand the research priorities of people who have experienced Lyme disease in pregnancy and the feasibility of recruiting this population for future studies on perinatal transmission of Lyme disease. We also sought to understand the barriers and enablers to participating in research on perinatal transmission of Lyme disease. METHODS: We conducted a qualitative study using focus groups and interviews with people who had experienced Lyme disease during pregnancy. English speaking participants were recruited through an online survey. There was no geographic restriction on participation. The focus groups and the interview were recorded and transcribed. Data were analyzed using interpretive content analysis. RESULTS: Twenty people participated in four semi-structured focus groups and one semi-structured individual interview. The majority of participants were from North America. Participants' research priorities fell into five categories: transmission, testing, treatment, disease presentation, and education. All study participants expressed interest in future participation in research on Lyme disease in pregnancy and highlighted barriers and enablers to participation that could be addressed to facilitate future study recruitment. CONCLUSION: The research priorities identified in this research would be well addressed through prospective research. People who experience Lyme disease in pregnancy are invested in continued research into perinatal transmission of Lyme disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».