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Enregistrement W4404119589 · doi:10.2196/64191

A Mobile App for Promoting Breastfeeding-Friendly Communities in Hong Kong: Design and Development Study

2024· article· en· W4404119589 sur OpenAlexaffvenue
Heidi Sze Lok Fan, Emily Tsz Yan Leung, Ka Wing Lau, Janet Yuen Ha Wong, Edmond Pui Hang Choi, Christine Lam, Marie Tarrant, Hys Ngan, Patrick Ip, Chia‐Chin Lin, Kris Yuet Wan Lok

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research Fund
Mots-clésBreastfeedingUsabilityChecklistFocus groupPublic healthPsychologyNursingMedicineMedical educationComputer sciencePediatricsBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Breastfeeding is vital for the health and well-being of both mothers and infants, and it is crucial to create supportive environments that promote and maintain breastfeeding practices. Objective: The objective of this paper was to describe the development of a breastfeeding-friendly app called "bfGPS" (HKU TALIC), which provides comprehensive territory-wide information on breastfeeding facilities in Hong Kong, with the goal of fostering a breastfeeding-friendly community. Methods: The development of bfGPS can be categorized into three phases, which are (1) planning, prototype development, and preimplementation evaluation; (2) implementation and updates; and (3) usability evaluation. In phase 1, a meeting was held with experts, including maternal and child health researchers, app developers, breastfeeding individuals, and health professionals, to discuss the focus and functionality of the breastfeeding app. A prototype was developed, and breastfeeding facilities in various public venues in Hong Kong were assessed using a structured checklist. For the preimplementation evaluation, 10 focus groups and 19 one-on-one interviews were conducted between May 2019 and October 2020 with staff working in public premises (n=29) and breastfeeding individuals (n=29). For phase 2, bfGPS was published on iOS (Apple Inc) and Android (Google) platforms in September 2020. App updates were launched in September 2021 and May 2022 based on the suggestions provided by the participants in the preimplementation evaluation. For the usability evaluation, semistructured, in-depth, one-to-one interviews were conducted with breastfeeding individuals (n=30) to understand their experiences of using bfGPS. Content analysis was used to analyze the data. Results: bfGPS is a mobile app that was developed to assist breastfeeding individuals in locating breastfeeding facilities in public venues in Hong Kong. In the preimplementation evaluation, the participants gave comments on the layout and interface of bfGPS, and suggestions were given on incorporating new functions into the app. Based on the suggestions of the participants in the preimplementation evaluation, a few additional functions were added into bfGPS, including allowing the users to rate and upload recent information about breastfeeding facilities and an infant tracker function that encourages users to record infant development. In the usability evaluation, 3 main themes emerged-bfGPS improves the community experience for breastfeeding individuals, facilitates tracking the infant's growth, and provides suggestions for further development. Conclusions: The bfGPS app is the first user-friendly tool designed to assist users in locating breastfeeding facilities within the community. It stands as a guide for similar health care app developments, emphasizing the importance of accurate, current data to ensure user adoption and long-term use. The app's potential lies in the support and reinforcement of breastfeeding practices coupled with self-management strategies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

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