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Enregistrement W2117494266 · doi:10.2196/resprot.2135

Decision Support and the Effectiveness of Web-based Delivery and Information Tailoring for Bowel Cancer Screening: An Exploratory Study

2012· article· en· W2117494266 sur OpenAlexvenueno aff
Ingrid Flight, Carlene Wilson, Ian Zajac, Elizabeth Hart, Jane McGillivray

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésMedicinePopulationPsychological interventionTest (biology)Family medicineCancer screeningCancerNursingEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is the third most commonly diagnosed cancer in males and the second in females throughout the developed world. Population screening using fecal occult blood tests (FOBTs) facilitates early detection and greater chance of survival, but participation rates are low. We developed a Web-based decision tool to provide information tailored to an individual's decision stage for CRC screening and attitude toward screening utilizing the Preventive Health Model (PHM) and Precaution Adoption Process Model (PAPM) as theoretical frameworks for screening behavior. We describe the practical steps employed in the tool's design and the subsequent conduct of an exploratory study. OBJECTIVE: To design a decision tool for CRC screening and conduct an exploratory study among average-risk men and women to (1) test the impact of message type (tailored vs non-tailored) and message delivery modality (Web-based vs paper-based) on attitudes toward screening and screening uptake, and (2) investigate the acceptability of the decision tool and relevance of materials. METHODS: Participants (n = 100), recruited from a population sample of men and women aged 50-76 residing in urban Adelaide, Australia, were randomly assigned to a control group or one of 4 interventions: (1) Web-based and tailored information, (2) paper-based and tailored information, (3) Web-based and non-tailored (generic) information, or (4) paper-based and non-tailored information. Participation was augmented by snowball recruitment (n = 19). Questionnaires based on PHM variables were administered pre- and post-intervention. Participants were given the opportunity to request an FOBT. Following the intervention, participants discussed the acceptability of the tool. RESULTS: Full data were available for 87.4% (104/119) of participants. Post-intervention, perceived susceptibility scores for individuals receiving tailored information increased from mean 10.6 (SD 2.1) to mean 11.8 (SD 2.2). Scores on self-efficacy increased in the tailored group from mean 11.7 (SD 2.0) to mean 12.6 (SD 1.8). There were significant time x modality x message effects for social influence and salience and coherence, reflecting an increase in these scores for tailored Web-based participants only; social influence scores increased from mean 11.7 (SD 2.6) to mean 14.9 (SD 2.3), and salience and coherence scores increased from mean 16.0 (SD 2.2) to mean 17.7 (SD 2.1). There was no greater influence of modality or message type on movement toward a decision to screen or screening uptake, indicating that neither tailored messages nor a Web modality had superior effect. Overall, participants regarded tailored messages positively, but thought that the Web tool lacked "media richness." CONCLUSIONS: This exploratory study confirms that tailoring on PHM predictors of CRC screening has the potential to positively address attitudes toward screening. However, tailoring on these variables did not result in significantly increased screening uptake. Future research should consider other possible psychosocial influences. Mode of delivery did not affect outcomes, but as a delivery medium, the Web has economic and logistical advantages over paper.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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