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Enregistrement W4404808405 · doi:10.1370/afm.22.s1.6576

Pregnant women's intention to use a mobile application-based decision aid for prenatal screening for trisomies 21, 18 and 13

2024· article· en· W4404808405 sur OpenAlexaboutno aff
France Légaré, Alexandre Bureau, Souleymane Gadio, Sabrina Guay-Bélanger, Odilon Quentin Assan

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstetricsPrenatal screeningMedicinePrenatal diagnosisComputer sciencePregnancyPsychologyGynecologyFetusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Decision-making regarding prenatal screening is complex that can be supported by from decision aids. Mobile health technologies have led to apps that assist pregnant women in making informed health decisions. Objective: assess pregnant women9s intention to use a mobile application to make decisions about prenatal screening for trisomies 21, 18 and 13. Study Design and Analysis: Mixed-methods cross-sectional study complying with STROBE and COREQ guidelines, including descriptive, bivariate and multivariate analyses of quantitative data and thematic analysis of qualitative data. Setting: Study conducted in Quebec City and Montreal, among women at least 16 weeks pregnant or who had given birth in the previous year, and who had no high-risk pregnancies. Population Studied: Participants included 67 eligible pregnant women, mostly Canadian, French-speaking, aged 25 to 34 and highly educated. Instrument: For the quantitative phase, participants used a paper-based decision aid about prenatal screening and completed a questionnaire, the CDP-Reaction, to assess their intention as well as psychosocial determinants related to the intention to use a mobile app with similar content. For the qualitative phase, participants viewed a video on shared decision-making using the paper-based medium described above and discussed their use of smartphones as well as mobile health apps. Outcome Measures: The primary outcome measured was pregnant women9s intention to use the mobile application, quantified on a scale of 1 to 7, and then the identification of these potential predictors. Results: The mean intention score was 4.92 out of 7, indicating a strong intention to use the mobile app. The significant factors positively associated with this intention were beliefs in consequences (β: 1.21; 5% CI: 1.02 – 1.39; p <0.0001) and social influence (β: 0.17; 5% CI: 0.01-0.32 ; p=0.03). Most of the women who had already used pregnancy apps rated the mobile app positively, but also many were open to adopting other formats of such a decision aid (web version, paper etc.). Conclusions: The results suggest a strong intention among pregnant women to use the mobile app to make the decision in relation to screening for trisomies 21, 18 and 13, influenced by perceived advantages and disadvantages of its use and peer opinion. Interventions to promote informed choice in prenatal screening should target these influencing factors.

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)0,010
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2024
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