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Enregistrement W4393062936 · doi:10.2196/53890

A Mindfulness-Based App Intervention for Pregnant Women: Protocol for a Pilot Feasibility Study

2024· article· en· W4393062936 sur OpenAlexvenueno aff
Silvia Rizzi, Stefania Poggianella, Maria Chiara Pavesi, Lorenzo Gios, Giorgia Bincoletto, Isabella Scolari, Claudia Paoli, Debora Marroni, Irene Tassinari, Barbara Baietti, Anna Gianatti, Veronica Albertini, Barbara Burlon, Vanda Chiodega, Barbara Endrizzi, Elena Benini, Chiara Guella, Erik Gadotti, Stefano Forti, Fabrizio Taddei

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessAnxietyPsychologyPregnancyIntervention (counseling)Clinical psychologyPsychological interventionMedicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnancy is a complex time characterized by major transformations in a woman, which impact her physical, mental, and social well-being. How a woman adapts to these changes can affect her quality of life and psychological well-being. The literature indicates that pregnant women commonly experience psychological symptoms, with anxiety, stress, and depression being among the most frequent. Hence, promoting a healthy lifestyle focused on women's psychological well-being is crucial. Recently developed digital solutions have assumed a crucial role in supporting psychological well-being in physiologically pregnant women. Therefore, the need becomes evident for the development and implementation of digital solutions, such as a virtual coach implemented in a smartphone, as a support for the psychological well-being of pregnant women who do not present psychological and psychiatric disorders. OBJECTIVE: This study aims to assess the feasibility, acceptability, and utility of a mindfulness-based mobile app. The primary objective is to explore the feasibility of using a virtual coach, Maia, developed within the TreC Mamma app to promote women's psychological well-being during pregnancy through a psychoeducational module based on mindfulness. Finally, through the delivery of this module, the level of psychological well-being will be explored as a secondary objective. METHODS: This is a proof-of-concept study in which a small sample (N=50) is sufficient to achieve the intended purposes. Recruitment will occur within the group of pregnant women belonging to the pregnancy care services of the Trento Azienda Provinciale per i Servizi Sanitari di Trento. The convenience sampling method will be used. Maia will interact with the participating women for 8 weeks, starting from weeks 24 and 26 of pregnancy. Specifically, there will be 2 sessions per week, which the woman can choose, to allow more flexibility toward her needs. RESULTS: The psychoeducational pathway is expected to lead to significant results in terms of usability and engagement in women's interactions with Maia. Furthermore, it is anticipated that there will be improvements in psychological well-being and overall quality of life. The analysis of the data collected in this study will be mainly descriptive, orientated toward assessing the achievement of the study objectives. CONCLUSIONS: Literature has shown that women preferred web-based support during the perinatal period, suggesting that implementing digital interventions can overcome barriers to social stigma and asking for help. Maia can be a valuable resource for regular psychoeducational support for women during pregnancy. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/53890.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,008

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.

Tête enseignante Opus0,354
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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