Usability of a Novel Mobile Health iPad App by Vulnerable Populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent advances in mobile technologies have created new opportunities to reach broadly into populations that are vulnerable to health disparities. However, mobile health (mHealth) strategies could paradoxically increase health disparities, if low socioeconomic status individuals lack the technical or literacy skills needed to navigate mHealth programs. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine whether patients from vulnerable populations could successfully navigate and complete an mHealth patient decision aid. METHODS: We analyzed usability data from a randomized controlled trial of an iPad program designed to promote colorectal cancer (CRC) screening. The trial was conducted in six primary care practices and enrolled 450 patients, aged 50-74 years, who were due for CRC screening. The iPad program included a self-survey and randomly displayed either a screening decision aid or a video about diet and exercise. We measured participant ability to complete the program without assistance and participant-rated program usability. RESULTS: Two-thirds of the participants (305/450) were members of a vulnerable population (limited health literacy, annual income < US $20,000, or black race). Over 92% (417/450) of the participants rated the program highly on all three usability items (90.8% for vulnerable participants vs 96.6% for nonvulnerable participants, P=.006). Only 6.9% (31/450) of the participants needed some assistance to complete the program. In multivariable logistic regression, being a member of a vulnerable population was not associated with needing assistance. Only older age, less use of text messaging (short message service, SMS), and lack of Internet use predicted needing assistance. CONCLUSIONS: Individuals who are vulnerable to health disparities can successfully use well-designed mHealth programs. Future research should investigate whether mHealth interventions can reduce health disparities.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».