Can digital prompting and the engagement of the husband influence the satisfaction of disadvantaged women with their reproductive health journey? A cross-sectional study from Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Maternal health in Lebanon is severely impacted by the country's ongoing socioeconomic crisis, disproportionately affectivng disadvantaged Lebanese and refugee women due to limited healthcare access. Digital prompting interventions have improved antenatal and postnatal care utilization, particularly when the husband of the pregnant woman is also engaged. This study aims to assess the influence of digital prompting and husband engagement on the satisfaction of disadvantaged pregnant women in Lebanon with their reproductive health journeys, using the artificial intelligence (AI)-based gamified mHealth intervention titled "Gamification and Artificial Intelligence and mHealth Network for Maternal Health Improvement" (GAIN MHI). Methods: This study was conducted across seven primary healthcare centers in Lebanon, targeting pregnant women up to 16 weeks of gestation with mobile phone access. The intervention included digital messages for both pregnant women and their husbands, alongside the GAIN MHI App for healthcare providers. Over 11 months, data was collected to assess maternal satisfaction, antenatal care (ANC) attendance, and the role of husband engagement in supporting maternal wellbeing. Results: A total of 1028 pregnant women participated. Husband involvement significantly improved support for ANC visit, reminder's frequency, and psychological support. Women receiving mobile health support were more likely to report better physical health (odds ratio (OR) = 2.16; p = 0.03) and mental health (OR = 2.12; p = 0.03). Increased ANC visits were associated with higher likelihood of satisfaction with baby health (OR = 1.35; p = 0.05) and with service quality (OR = 2.68; p = 0.01). Husband support for ANC visits improved satisfaction both predelivery (OR = 2.15; p < 0.01) and postdelivery (OR = 2.05; p < 0.01). The combined effect of all support factors significantly boosted satisfaction with self-care predelivery (OR = 2.07; p < 0.01) and postdelivery (OR = 3.82; p < 0.01). Conclusion: The findings emphasize the importance of hybrid digital health models integrating mobile-based education, spousal support, and healthcare provider engagement to enhance maternal satisfaction and health outcomes. Future programs should adopt this approach to ensure comprehensive maternal care.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».