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Enregistrement W4404794165 · doi:10.1016/j.jogc.2024.102722

Digital Health Tools for Miscarriage Support: A Survey of Canadian Women Facing Early Pregnancy Loss

2024· article· en· W4404794165 sur OpenAlexaffvenueabout
Breanna Flynn, Megan Gomes, Genevieve Tam, Roopan Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensBrain and Cognition Discovery FoundationVancouver FoundationOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMiscarriageEarly Pregnancy LossPregnancyObstetricsGynecologyAbortion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Early pregnancy loss (EPL) affects 1 in 4 recognised pregnancies, yet often lacks patient-centred supportive care. This study assesses the feasibility and acceptance of a digital health tool to support those affected by EPL. The objectives are to (1) understand the experiences of those who have miscarried, (2) explore their methods of accessing health information, and (3) determine their preferences regarding digital tool content and design. METHODS: weeks gestation in the preceding 2 years. Recruitment was via social media and hospital posters. Participants completed an online survey and optional follow-up interview between September 2021 and April 2022. Survey responses were analysed using descriptive statistics. Interview findings are presented in a separate paper. Local ethics approval was obtained. RESULTS: Of the 185 survey respondents, 28% revealed that they are somewhat or very dissatisfied with the overall health care they received for their miscarriage. Thirty-nine percent of survey respondents are somewhat or very dissatisfied with how their mental/emotional health was addressed. Notably, 82% supported the development of a digital health tool for EPL care. Ninety-one percent of survey respondents use the internet to access health information. CONCLUSIONS: Many participants reported dissatisfaction with their care after EPL but showed strong interest in a user-friendly digital tool that provides general information and mental health support. These findings, along with qualitative interview data, will guide the development and testing of the desired digital health tool, aiming to enhance patient experience and support after miscarriage.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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