Acceptability of digital health intervention during pregnancy to inform women about postpartum contraception (DIGICAP): a pilot randomised controlled study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy within a year of childbirth has negative impacts on women and their children's health. We developed a digital health intervention (DHI) to empower women in contraceptive choices postpartum. Our pilot randomised controlled trial (RCT) aimed to establish the feasibility of a main RCT of the effects of the DHI compared with standard care on long-acting contraception use. METHODS: Our pilot RCT recruited 52, 20-24 weeks pregnant women in NHS Lothian, UK between October 2022 and April 2023. Participants were randomised 7:3 to receive either the DHI (n=37) in addition to standard care, or standard care alone (n=15). Telephone survey follow-up was at 24 weeks' gestation and 6 weeks postpartum. Semi-structured qualitative interviews (n=10) were conducted with participants receiving the DHI. RESULTS: All eligible women joined the study and completed follow-up. All intervention participants found the animation highly acceptable; one participant requested text message discontinuation. We completed followed up on 37/37 (100%) of participants. DHI participants reported they valued access to credible contraceptive information that supported decision making in a non-pressurised way. CONCLUSIONS: Our DHI is highly acceptable and a trial is feasible. A larger trial is needed to establish if the DHI increases uptake of long-acting reversible contraception postpartum and reduces unintended pregnancies within 12 months of childbirth. TRIAL REGISTRATION NUMBER: (Trial registration ISRCTN48521918).
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».