Shaping Adoption and Sustained Use Across the Maternal Journey: Qualitative Study on Perceived Usability and Credibility in Digital Health Tools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal and child health outcomes are positively influenced by early intervention, and digital health (DH) tools provide the potential for a low-cost and scalable solution such as informational platforms or digital tracking tools. Despite the wide availability of DH tools out there for women from before to after pregnancy, user engagement remains low. OBJECTIVE: This study aims to explore the factors that shape women's DH adoption and sustained use across the maternal journey from preconception to postbirth, to improve user engagement with DH tools. METHODS: One-hour semistructured qualitative interviews were conducted with 44 women from before to after pregnancy (age range 21-40 years) about their experiences with DH. This study is part of a larger study on women's maternal experiences with health care and DH and focuses on the factors that affected women's DH adoption and sustained use. Interviews were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Five main themes and 10 subthemes were identified that affected women's adoption and sustained use of DH tools. These included themes on their preexisting attitudes to DH, perceived ease of use, perceived usefulness, perceived credibility, and perceived value of the tool. CONCLUSIONS: The themes that emerged were fully or partially mapped according to the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 model. The applicability of the model and the need to consider specific cultural nuances in the Asian context (such as the importance of trust and social influence) are discussed. The interaction of the 5 themes with DH adoption and sustained use are explored with different themes being relevant at various points of the DH adoption journey. The insights gained serve to inform future DH design and implementation of tools for women to optimize their DH engagement and the benefits they derive from it. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05099900; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05099900.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».