MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400585416 · doi:10.2196/59191

Perceived Acceptability of Technology Modalities for the Provision of Universal Child and Family Health Nursing Support in the First 6-8 Months After Birth: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4400585416 sur OpenAlexvenueno aff
Tessa Delaney, Jacklyn Jackson, Alison Brown, Christophe Lecathelinais, Luke Wolfenden, Nayerra Hudson, Sarah Young, Daniel Groombridge, Jessica Pinfold, P. D. Craven, S. Redman, John Wiggers, Melanie Kingsland, Margaret Hayes, Rachel Sutherland

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCross-sectional studyModalitiesNursingMedicinePsychologyFamily medicineSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Child and Family Health Nursing (CFHN) services provide universal care to families during the first 2000 days (conception: 5 years) to support optimal health and developmental outcomes of children in New South Wales, Australia. The use of technology represents a promising means to encourage family engagement with CFHN services and enable universal access to evidenced-based age and stage information. Currently, there is little evidence exploring the acceptability of various models of technology-based support provided during the first 2000 days, as well as the maternal characteristics that may influence this. OBJECTIVE: This study aims to describe (1) the acceptability of technology-based models of CFHN support to families in the first 6 months, and (2) the association between the acceptability of technology-based support and maternal characteristics. METHODS: A cross-sectional survey was undertaken between September and November 2021 with women who were 6-8 months post partum within the Hunter New England Local Health District of New South Wales, Australia. Survey questions collected information on maternal demographics and pregnancy characteristics, perceived stress, access to CFHN services, as well as preferences and acceptability of technology-based support. Descriptive statistics were used to describe the characteristics of the sample, the proportion of women accessing CFHN services, maternal acceptability of technology-based support from CFHN services, and the appropriateness of timing of support. Multivariable logistic regression models were conducted to assess the association between maternal characteristics and the acceptability of technology-based CFHN support. RESULTS: A total of 365 women participated in the study, most were 25 to 34 years old (n=242, 68%), had completed tertiary level education or higher (n=250, 71%), and were employed or on maternity leave (n=280, 78%). Almost all (n=305, 89%) women reported accessing CFHN services in the first 6 months following their child's birth. The majority of women (n=282-315, 82%-92%) "strongly agreed or agreed" that receiving information from CFHN via technology would be acceptable, and most (n=308) women "strongly agreed or agreed" with being provided information on a variety of relevant health topics. Acceptability of receiving information via websites was significantly associated with maternal employment status (P=.01). The acceptability of receiving support via telephone and email was significantly associated with maternal education level (adjusted odds ratio 2.64, 95% CI 1.07-6.51; P=.03 and adjusted odds ratio 2.90, 95% CI 1.20-7.00; P=.02, respectively). Maternal age was also associated with the acceptability of email support (P=.04). CONCLUSIONS: Technology-based CFHN support is generally acceptable to mothers. Maternal characteristics, including employment status, education level, and age, were found to modify the acceptability of specific technology modalities. The findings of this research should be considered when designing technology-based solutions to providing universal age and stage child health and developmental support for families during the first 2000 days.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and ParentingMême sujetMaternal Mental Health During Pregnancy and PostpartumTravaux en français237 207