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Record W2562795561

Quelle est la place d’internet pour combler le besoin d’information des nouvelles mères ?

2016· article· fr· W2562795561 on OpenAlexaboutno aff
Justine Slomian, Olivier Bruyère, Jean‐Yves Reginster, Patrick Emonts

Bibliographic record

VenueORBi (University of Liège) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicMedical Research and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte de l’étude : Les femmes autour de la grossesse et de la naissance expriment un besoin d’information. Internet est devenu l’un des moyens les plus importants de s’informer sur sa santé. De nombreuses innovations dans la santé mobile révolutionnent les soins de santé actuels. Ces outils constituent une aide pour les médecins et permettent également de responsabiliser les patients par rapport à leur santé. Objectifs : Le but de cette étude est d’évaluer, chez des femmes francophones ayant des enfants de 0 à 2 ans, utilisant déjà internet, l’intérêt et le degré d’utilisation d’Internet pour des questions relatives à la période postnatale ; que cela concerne leur propre santé où celle de leur enfant. Méthode : Un sondage en ligne a été créé et diffusé largement via les réseaux sociaux. Toutes les femmes comprenant le français pouvait y répondre peu importe leur pays de résidence. Règles éthiques : L’étude a été approuvée par le comité d’éthique hospitalo-facultaire du CHU de Liège sous le numéro : 2013/254. La première page du questionnaire consistait en une explication de l’étude. La participation à l’enquête étant libre, nous avons donc considéré celle-ci comme le consentement du répondant. Résultats : 507 femmes ont répondu à ce sondage (8 femmes ont dû être éliminées de l’échantillon : 6 car le dernier enfant avait minimum 3 ans et 2 parce qu’elles étaient enceintes) : 74,5% des femmes habitaient en Belgique, 23,6% en France et 1,8% de pays divers (Canada, Luxembourg, Burkina Faso, Nouvelle Calédonie, Tunisie). Leur moyenne d’âge était de 30,5 ± 4,25 ans et 54,6% étaient des primipares. Parmi ces femmes, 90,2% ont utilisé internet pour répondre à des questions relatives à la période postnatale concernant leur enfant (82,3%) et/ou leur propre santé (71,3%). Ces femmes recherchent souvent des informations concernant l’allaitement maternel (75,2%), les aliments à introduire dans l’alimentation de l’enfant (62,1%), les dents (48,3%), les pics de croissance de l’enfant (43,4%), les petits boutons que les enfants peuvent présenter (38,2%), leur sexualité (30,7%) ou encore leur perte de poids (24,4%). Elles recherchent également des informations (23,3%) sur des questions plus « ponctuelles » de situation de la vie de tous les jours (ex : douleur de césarienne, sommeil de l’enfant, dépression postnatale, ...). Les raisons de ces recherches sont diverses mais les trois plus courantes sont le fait de vouloir trouver l’information par soi-même (87,3%), trouver des informations sur des symptômes présentés par l’enfant (79,6%) et compléter les informations fournies par un professionnels de la santé (65,2%). La majorité des femmes (90,9%) disent ne pas avoir un site unique de référence et recherche les informations sur différents sites. Beaucoup (81,1%) pensent que les professionnels de santé devraient suggérer des sites internet adaptés aux nouvelles mamans dans lesquels elles pourraient trouver des informations utiles pour leur post-partum et leur enfant. Les informations trouvées sur internet sembleraient avoir influencé la façon dont les femmes pensaient gérer leur enfant dans 51,8% des cas. Malgré qu’elles jugent que les informations qu’elles trouvent sur internet leur sont plutôt utiles (84,3%), elles n’attribuent qu’une note moyenne de 5,28 ± 1,68/10 quant à la qualité des informations qu’elles trouvent sur internet. Conclusion : Il existe un grand besoin d’information durant la période postnatale. Internet semblerait être une solution largement utilisée par les femmes pour combler ce besoin bien qu’elles ne semblent pas toujours satisfaites de la qualité des informations qu’elles y trouvent. Un site internet centralisé et contrôlé pourrait constituer une piste de solution à exploiter.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.275
Threshold uncertainty score0.995

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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