Self-Tracking Para Fertilidade: Apoio Colaborativo para um problema altamente personalizado

Mayara Costa Figueiredo, C. Caldeira, Tera L. Reynolds, Sean Victory, Kai Zheng, Yunan Chen
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Abstract

Infertilidade é um problema de saúde global que afeta muitos casais. Tratamentos de fertilidade requerem monitoramento contínuo de múltiplos indicadores de saúde através de selftracking. Esse processo de coletar e interpretar dados de fertilidade é complexo e costuma afetar as mulheres mais intensamente. Nesse estudo, nós analisamos conteúdo gerado por pacientes em uma comunidade online focada em fertilidade com o objetivo de entender os desafios enfrentados por mulheres que realizam atividades de selftracking objetivando engravidar. Nós discutimos como um contexto complexo e altamente personalizado aumenta a responsabilidade, a pressão, e a carga emocional, assim como o papel da colaboração na criação das soluções individualizadas. Finalmente, nós sugerimos implicações para as tecnologias que visam apoiar mulheres que enfrentam problemas de fertilidade.
生育自我跟踪:对高度个性化问题的协作支持
不孕不育是一个影响许多夫妇的全球性健康问题。生育治疗需要通过自我跟踪持续监测多种健康指标。收集和解释生育数据的过程是复杂的,通常对妇女的影响更大。在本研究中,我们分析了一个专注于生育的在线社区中患者生成的内容,以了解女性在进行自我跟踪活动以怀孕时所面临的挑战。我们讨论了复杂和高度个性化的环境如何增加责任、压力和情感负担,以及协作在创造个性化解决方案中的作用。最后,我们建议对旨在支持面临生育问题的妇女的技术的影响。
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