Building Healthy Babies: A Mixed-Methods Needs Assessment for a Pre-Conception Program in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to gather Ontario clinicians' and public members' views on the design of a pre-conception patient education program. METHODS: In this mixed-methods study, online surveys comprised of rank order, multiple choice, and short answer questions were completed by clinicians and public members. Semi-structured focus groups consisting of 2-6 participants each were then held via videoconference. Demographic variables and survey responses were analyzed quantitatively using descriptive and summary statistics. Descriptive thematic qualitative analysis using the constant comparative method of grounded theory was completed on each transcript to generate themes. RESULTS: A total of 168 public members and 43 clinicians in Ontario completed surveys, while 11 clinicians and 11 public members participated in the focus groups. A pre-conception program in Ontario was felt to be important. An individual appointment with a primary care provider was the favoured program format per survey responses, whereas a virtual format with an interactive component was preferred among focus group participants. Important topics to include were pre-conception health (infertility, genetic screening, folic acid), prenatal and postpartum counselling (diet, activity, substance use, prenatal care, postpartum course), and medical optimization in pregnancy (high-risk medical conditions, medications, mental health). Both groups emphasized the need to consider accommodations for marginalized populations and various cultures and languages. CONCLUSION: A standardized pre-conception patient education program is felt to be of high value by Ontario clinicians and public members. A pre-conception program may help improve obstetrical outcomes and decrease rates of major congenital anomalies in Ontario.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».