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Enregistrement W4403100326 · doi:10.2196/57936

The WeThrive App and Its Impact on Adolescents Who Menstruate: Qualitative Study

2024· article· en· W4403100326 sur OpenAlexaffvenueabout
Nora MacNeil, Victoria Price, Meghan Pike

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthMedicineInformed consentPsychologyMenarcheFamily medicineUsabilityClinical psychologyNursingAlternative medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heavy menstrual bleeding (HMB) affects up to 37% of adolescents. Without recognition, HMB can lead to other medical conditions resulting in diminished health-related quality of life. WeThrive, a new mobile health (mHealth) app, implements the pictorial bleeding assessment chart to identify HMB, and the adolescent Menstrual Bleeding Questionnaire to measure the effects of HMB on adolescents' health-related quality of life. If HMB is identified, WeThrive will connect users to local clinics for further assessment of their menstrual bleeding with a health care provider. OBJECTIVE: This study aimed to describe adolescents' experiences using WeThrive app. METHODS: This qualitative study was approved by the local Research Ethics Board in Halifax, Nova Scotia, and informed consent was provided by all participants. Individual semistructured interviews were held via videoconference with adolescents younger than 18 years, who had at least 1 menstrual period and had used WeThrive at least once. Interview transcripts were thematically analyzed by 2 investigators (MP and NMN) independently, and the κ statistic was calculated to determine the strength of correlation in themes. RESULTS: Five adolescents (mean age 15.5, range 13-18 years), participated in the interviews. All participants stated that WeThrive helps them better understand their menstrual periods by predicting period onset, recognizing menstrual symptoms, and identifying HMB. Four themes were identified: (1) the importance of visual features and usability, (2) newly obtained knowledge using WeThrive, (3) feature use depends on menstrual health, and (4) trustworthiness. There was substantial agreement on the identified themes (κ=0.73). CONCLUSIONS: WeThrive is visually appealing, and trustworthy, and helps users better understand their menstrual periods, including identifying HMB. By identifying HMB early, WeThrive has the potential to improve the recognition of bleeding disorders and iron deficiency in adolescents. WeThrive is a useful tool to help adolescents better understand their menstrual periods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,465 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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