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Enregistrement W2002533453 · doi:10.2196/mhealth.2641

Acceptability of Delivering and Accessing Health Information Through Text Messaging Among Community Health Advisors

2013· article· en· W2002533453 sur OpenAlexvenueno aff
Yu‐Mei Schoenberger, Janice M. Phillips, Mohammed Omar Mohiuddin, Patrick McNees, Isabel C. Scarinci

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésText messagingHealth informationmHealthInternet privacyeHealthWorld Wide WebProtected health informationHealth communicationComputer scienceMedicinePsychologyHealth careHealth promotionPsychological interventionPublic healthHRHISNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Communication technologies can play a significant role in decreasing communication inequalities and cancer disparities by promoting cancer control and enhancing population and individual health. Studies have shown that technology, such as the mobile phone short message service (SMS) or text messaging, can be an effective health communication strategy that influences individuals' health-related decisions, behaviors, and outcomes. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore usage of communication technologies, assess the acceptability of mobile technology for delivery and access of health information, and identify cancer and health information needs among Deep South Network for Cancer Control trained Community Health Advisors as Research Partners (CHARPs). METHODS: A mixed-method design was used, and a triangulation protocol was followed to combine quantitative and qualitative data. Focus groups (4 focus groups; n=37) and self-administered surveys (n=77) were conducted to determine CHARPs mobile phone and text message usage. The objective was to include identification of barriers and facilitators to a mobile phone intervention. RESULTS: All participants were African American (37/37, 100%), 11/37 (89%) were women, and the mean age was 53.4 (SD 13.9; focus groups) and 59.9 (SD 8.7; survey). Nearly all (33/37, 89%) of focus group participants reported owning a mobile phone. Of those, 8/33 (24%) owned a smartphone, 22/33 (67%) had a text messaging plan, and 18/33 (55%) and 11/33 (33%) received and sent text messages several times a week or day, respectively. Similar responses were seen among the survey participants, with 75/77 (97%) reporting owning a mobile phone, and of those, 22/75 (30%) owned a smartphone, 39/75 (53%) had a text messaging plan, and 37/75 (50%) received and 27/75 (37%) sent text messages several times a week or day. The benefits of a text messaging system mentioned by focus group participants included alternative form of communication, quick method for disseminating information, and privacy of communication. The main barriers reported by both groups to using mobile technology to receive health information were cost and not knowing how to text message. Ways to overcome barriers were explored with focus group participants, and education was the most proposed solution. Majority of CHARPs were in favor of receiving a weekly text message that would provide cancer/health information. CONCLUSIONS: The findings from this study indicate that CHARPs are receptive to receiving text messages focusing on cancer/health information and would be likely to engage in mobile health research. These findings represent the first step in the development of an interactive mobile health program designed to provide cancer/health information and a support network for the Deep South Network Community Health Advisors as Research Partners (DSN CHARPs).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,380 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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