Prospective User Perceptions and Acceptability of a Wearable Fetal Heart Monitor: A Cross-Sectional Survey (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited access to prenatal care, particularly in maternity care deserts and other underserved communities, contributes to maternal and fetal health disparities. Advances in telehealth and wearable fetal monitoring technologies, including fetal electrocardiography, offer opportunities to support remote fetal assessment and supplement traditional prenatal care. Understanding the acceptability of these technologies among potential users is important for informing future device development and implementation. OBJECTIVE: This study aims to evaluate perceptions of acceptability and user preferences regarding a wireless fetal heart monitor among women of reproductive age. METHODS: A survey was designed to assess the acceptability and user preferences of a wireless fetal monitoring device among women of reproductive age to guide device development. The survey was administered using the Qualtrics XM online survey platform. The survey was distributed using snowball recruitment through community and online postering. Compensation was offered to survey respondents. Data were analyzed using SPSS (version 29). RESULTS: A total of 163 participants completed the survey, with 103 responses to acceptability questions. Older women aged 30 to 49 years showed higher rates of acceptability (40/54, 74.1%) than young women aged 18 to 29 years (26/49, 53.1%). In total, 70.7% (73/103) of the participants preferred a device measuring 2.5 × 7.6 cm or smaller. CONCLUSIONS: Designing a device that incorporates patient preferences may increase the likelihood of patient adoption and consistent use. This study examined perceived acceptability of a hypothetical monitoring device, providing a preliminary foundation to inform future device development and acceptability assessment.
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».