MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4400410334 · doi:10.1101/2024.07.08.24310070

Exposure to and engagement with digital psychoeducational content and community related to maternal mental health by perinatal persons and mothers: design of an online survey with optional follow-up and participant characteristics

2024· preprint· en· W4400410334 sur OpenAlexaffabout
Molly E. Waring, Katherine E McManus-Shipp, Christiana Field, Sandesh Bhusal, Olivia Shapiro, Sophia A Gaspard, Cindy‐Lee Dennis

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychoeducationMental healthPsychosocialPsychologySocial mediaDigital mediaMedicineClinical psychologyFamily medicinePsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Leveraging digital platforms may be an effective strategy for connecting perinatal persons and mothers with evidence-based information and support related to maternal mental health and peers. Momwell is a mom-centered model of care that provides psychoeducational content through several digital platforms including social media, podcasts, and blog posts. Objective To describe the design of a study of perinatal persons and mothers who are exposed to or engage with psychoeducation content and community related to maternal mental health on social media or other digital platforms (Momwell), and to describe characteristics of the sample. Methods Adults who engaged with Momwell on any of their digital platforms were recruited to participate in an online survey study in summer/fall 2023. Participants completed either a longer or shorter survey. Two to 3 months after completing this survey, participants who provided permission to be re-contacted were invited to complete a second survey. The surveys included validated psychological measures, study-specific quantitative questions, and open-ended questions that assessed participant demographics, exposure to and engagement with Momwell psychoeducation content and community, maternal mental health, parenting relationships, parenting self-efficacy, and additional psychosocial and health measures. Results Participants (N=584; n=298 longer survey, n=286 shorter survey) were >99% mothers, 46% perinatal (10% pregnant, 36% post-partum), and on average 32.4 (SD: 3.9) years old. Fifty-nine percent were from the United States, 36% from Canada, and 5% from other countries. The vast majority (95%) followed Momwell on Instagram, 44% listened to the Momwell podcast and 41% received their newsletter. Most participants had been exposed to Momwell’s psychoeducation content for at least 6 months across the different platforms (range: 40% TikTok to 87% Instagram). Two to 3 months later, 246 participants completed a second survey (n=149 longer survey, n=97 shorter survey). Conclusions Data from this study will provide insights into how perinatal persons and mothers leverage digital psychoeducational content and peer communities to support their mental health across the perinatal period and into the early years of motherhood. Leveraging digital platforms to disseminate evidence-based digital psychoeducational content related to maternal mental health and connect peers has the potential to change how we care for perinatal persons and mothers.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum→Travaux en français237 207→