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Enregistrement W2342719696 · doi:10.2196/mhealth.4489

Community Engagement to Optimize the Use of Web-Based and Wearable Technology in a Cardiovascular Health and Needs Assessment Study: A Mixed Methods Approach

2016· article· en· W2342719696 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNHLBI Division of Intramural ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésPsychological interventionThe InternetWearable computerWearable technologyCardiovascular healthmHealtheHealthGerontologyCommunity healthMedicineHealth equityComputer scienceDiseaseHealth careWorld Wide WebPublic healthNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resource-limited communities in Washington, D.C. have high rates of obesity-related cardiovascular disease in addition to inadequate physical activity (PA) facilities and limited Internet access. Engaging community members in the design and implementation of studies to address these health disparities is essential to the success of community-based PA interventions. OBJECTIVE: The objective of the study was to use qualitative and quantitative methods to evaluate the feasibility and acceptability of PA-monitoring wristbands and Web-based technology by predominantly African American, church-based populations in resource-limited Washington, D.C. neighborhoods. METHODS: To address cardiovascular health in at-risk populations in Washington, D.C., we joined community leaders to establish a community advisory board, the D.C. Cardiovascular Health and Obesity Collaborative (D.C. CHOC). As their first initiative, the Washington, D.C. Cardiovascular Health and Needs Assessment intends to evaluate cardiovascular health, social determinants of health, and PA-monitoring technologies. At the recommendation of D.C. CHOC members, we conducted a focus group and piloted the proposed PA-monitoring system with community members representing churches that would be targeted by the Cardiovascular Health and Needs Assessment. Participants (n=8) agreed to wear a PA-monitoring wristband for two weeks and to log cardiovascular health factors on a secure Internet account. Wristbands collected accelerometer-based data that participants uploaded to a wireless hub at their church. Participants agreed to return after two weeks to participate in a moderated focus group to share experiences using this technology. Feasibility was measured by Internet account usage, wristband utilization, and objective PA data. Acceptability was evaluated through thematic analysis of verbatim focus group transcripts. RESULTS: Study participants (5 males, 3 females) were African American and age 28-70 years. Participant wristbands recorded data on 10.1±1.6 days. Two participants logged cardiovascular health factors on the website. Focus group transcripts revealed that participants felt positively about incorporating the device into their church-based populations, given improvements were made to device training, hub accessibility, and device feedback. CONCLUSIONS: PA-monitoring wristbands for objectively measuring PA appear to be a feasible and acceptable technology in Washington, D.C., resource-limited communities. User preferences include immediate device feedback, hands-on device training, explicit instructions, improved central hub accessibility, and designation of a church member as a trained point-of-contact. When implementing technology-based interventions in resource-limited communities, engaging the targeted community may aid in early identification of issues, suggestions, and preferences. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01927783; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01927783 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6f8wL117u).

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.

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)0,010
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 enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,279 · 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