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Enregistrement W4409641285 · doi:10.1371/journal.pdig.0000808

Experiences of social support and the role of engagement in a digital educational support group for adolescent mothers’ health in the Dominican Republic

2025· article· en· W4409641285 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesGrand Challenges Canada
Mots-clésSocial supportBreastfeedingPsychologyPsychological interventionmHealthIntervention (counseling)Poisson regressionAdolescent healthDevelopmental psychologyClinical psychologyDemographyMedicinePopulationSocial psychologyEnvironmental healthPsychiatryPediatricsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2021, nearly 66 of every 1,000 adolescent girls ages 15-19 in the Dominican Republic gave birth. Adolescent mothers face health disparities including increased risk for rapid repeat pregnancy and lower breastfeeding rates. Mobile health (mHealth) is a growing approach for reaching adolescents. FAMA (Fortaleciendo la Autodeterminación de Madres Adolescentes) was a 12-week moderated digital education support group with adolescent mothers in the Dominican Republic, associated with improvements in health knowledge and contraceptive uptake. This study explores the FAMA intervention's mechanism of action through a mixed-methods secondary data analysis using WhatsApp messages and post-intervention interviews to characterize experiences of social support and patterns of intervention engagement. We assessed associations between multiple measures of engagement and intervention outcomes. Linear or Poisson regression was used to evaluate association with health knowledge, and social support. or contraceptive uptake, respectively, selected based on type and distribution of each outcome variable. Models adjusted for key confounders. Findings indicate FAMA was largely used to exchange companionship and informational support. We found a significant positive association between engagement as measured by acknowledging intervention messages and improved health knowledge (adjusted coefficient: 2.84, CI: 0.83-4.84, p= 0.01). In contrast, we found a negative association between engagement as measured by social support exchange and improved health knowledge (adjusted coefficient: -5.78, CI: -10.42- -1.00, p= 0.02), suggesting that interactions focused on support may not reinforce informational content as directly as other forms of engagement. Our findings suggest that engagement with FAMA was associated with increases in knowledge and a close reading of message content is most beneficial for knowledge gain. This analysis enhances understanding of user engagement with group mHealth interventions and contributes new approaches to measure engagement, accounting for different engagement styles participants may have. Future digital interventions may leverage our findings to design interventions that encourage beneficial engagement types.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,368 · 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