Usability and Acceptability of a Pregnancy App for Substance Use Screening and Education: A Mixed Methods Exploratory Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Increasing opioid and other substance use has led to a crisis of epidemic proportions, with substance use now recognized as a leading cause of maternal morbidity and mortality in the United States. Interventions will only be effective if those who would benefit are identified early and connected to care. Apps are a ubiquitous source of pregnancy information, but their utility as a platform for evaluating substance use during pregnancy is unknown. Objective This study aims to explore the usability and acceptability of a pregnancy app for opioid and other substance use screening and education. Methods This mixed methods, exploratory pilot study examined adult pregnant people with a history of substance use who were recruited from outpatient and inpatient settings at a tertiary care obstetric hospital. After completing a baseline survey collecting demographics, substance use, and technology use, participants accessed an existing pregnancy support app for 4 weeks. Qualitative methods were used to measure the acceptability of embedding substance use screening, education, and information within the tool. App use frequency and access to substance use educational content and treatment referral information were evaluated. Results The 28 female participants had a mean (SD) age of 31 (0.46) years; most were White (21/28, 75%) and Medicaid insured (26/28, 93%), with an annual household income of Conclusions Incorporating substance use supports into a pregnancy app was found to be acceptable among those using substances. Participants reported frequent baseline use of prenatal apps, showed a high level of engagement with the pregnancy app during the study, and demonstrated interest in expanding the substance use support elements of this app. Embedding substance use screening, information, and connection to care into a tool with wide-scale use during pregnancy has the potential to identify at-risk individuals who may otherwise not be identified during routine prenatal care. It also has the potential to connect individuals, who might otherwise be hesitant to disclose their substance use, to recovery or harm reduction resources.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».