Adolescents’ Perspectives on Personalized E-Feedback in the Context of Health Risk Behavior Screening for Primary Care: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health screening tools for primary care present an opportunity to go beyond data collection to provide education and feedback to adolescents in order to motivate behavior change. However, there is limited research to guide feedback message development. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore youth perceptions of and preferences for receiving personalized feedback for multiple health risk behaviors and reinforcement for health promoting behaviors from an electronic health screening tool for primary care settings, using qualitative methodology. METHODS: In total, 31 adolescents aged 13-18 years completed the screening tool, received the electronic feedback, and subsequently participated in individual, semistructured, qualitative interviews lasting approximately 60 min. Participants were queried about their overall impressions of the tool, perceptions regarding various types of feedback messages, and additional features that would help motivate health behavior change. Using thematic analysis, interview transcripts were coded to identify common themes expressed across participants. RESULTS: Overall, the tool was well-received by participants who perceived it as a way to enhance-but not replace-their interactions with providers. They appreciated receiving nonjudgmental feedback from the tool and responded positively to information regarding the consequences of behaviors, comparisons with peer norms and health guidelines, tips for behavior change, and reinforcement of healthy choices. A small but noteworthy minority of participants dismissed the peer norms as not real or relevant and national guidelines as not valid or reasonable. When prompted for possible adaptations to the tool, adolescents expressed interest in receiving follow-up information, setting health-related goals, tracking their behaviors over time, and communicating with providers electronically between appointments. CONCLUSIONS: Adolescents in this qualitative study desired feedback that validates their healthy behavior choices and supports them as independent decision makers by neutrally presenting health information, facilitating goal setting, and offering ongoing technological supports.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».