A Community-Engaged Approach to Developing a Mobile Cancer Prevention App: The mCPA Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid growth of mobile technologies has resulted in a proliferation of lifestyle-oriented mobile phone apps. However, most do not have a theoretical framework and few have been developed using a community-based participatory research approach. A community academic team will develop a theory-based, culturally tailored, mobile-enabled, Web-based app-the Mobile Cancer Prevention App (mCPA)-to promote adherence to dietary and physical activity guidelines. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop mCPA content with input from breast cancer survivors. METHODS: Members of SISTAAH (Survivors Involving Supporters to Take Action in Advancing Health) Talk (N=12), treated for Stages I-IIIc breast cancer for less than 1 year, 75 years of age or younger, and English-speaking and writing, will be recruited to participate in the study. To develop the app content, breast cancer survivors will engage with researchers in videotaped and audiotaped sessions, including (1) didactic instructions with goals for, benefits of, and strategies to enhance dietary intake and physical activity, (2) guided discussions for setting individualized goals, monitoring progress, and providing or receiving feedback, (3) experiential nutrition education through cooking demonstrations, and (4) interactive physical activity focused on walking, yoga, and strength training. Qualitative (focus group discussions and key informant interviews) and quantitative (sensory evaluation) methods will be used to evaluate the participatory process and outcomes. RESULTS: Investigators and participants anticipate development of an acceptable (frequency and duration of usage) feasible (structure, ease of use, features), and accessible mobile app available for intervention testing in early 2017. CONCLUSIONS: Depending on the availability of research funding, mCPA testing, which will be initiated in Miami, will be extended to Chicago, Houston, Philadelphia, and Los Angeles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».