MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767645081 · doi:10.2196/mhealth.7091

Mobile Phone Multilevel and Multimedia Messaging Intervention for Breast Cancer Screening: Pilot Randomized Controlled Trial

2017· article· en· W2767645081 sur OpenAlexvenueno aff
Hee Yun Lee, Rahel Ghebre, Chap T. Le, Yoo Jeong Jang, Monica Sharratt, Douglas Yee

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSusan G. Komen
Mots-clésBreast cancerMobile phoneRandomized controlled trialMultimediaIntervention (counseling)Text messagingBreast cancer screeningMedicineComputer sciencePhoneCancerMammographyWorld Wide WebTelecommunicationsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the increasing breast cancer incidence and mortality rates, Korean American immigrant women have one of the lowest rates of breast cancer screening across racial groups in the United States. Mobile health (mHealth), defined as the delivery of health care information or services through mobile communication devices, has been utilized to successfully improve a variety of health outcomes. OBJECTIVE: This study adapted the principles of mHealth to advance breast cancer prevention efforts among Korean American immigrant women, an underserved community. METHODS: Using a randomized controlled trial design, 120 Korean American women aged 40 to 77 years were recruited and randomly assigned to either the mMammogram intervention group (n=60) to receive culturally and personally tailored multilevel and multimedia messages through a mobile phone app along with health navigator services or the usual care control group (n=60) to receive a printed brochure. Outcome measures included knowledge, attitudes, and beliefs about breast cancer screening, readiness for mammography, and mammogram receipt. The feasibility and acceptability of the mMammogram intervention was also assessed. RESULTS: The intervention group showed significantly greater change on scores of knowledge of breast cancer and screening guidelines (P=.01). The intervention group also showed significantly greater readiness for mammography use after the intervention compared with the control group. A significantly higher proportion of women who received the mMammogram intervention (75%, 45/60) completed mammograms by the 6-month follow-up compared with the control group (30%, 18/60; P<.001). In addition, the intervention group rated satisfaction with the intervention (P=.003), effectiveness of the intervention (P<.001), and increase of knowledge on breast cancer and screenings (P=.001) significantly higher than the control group. CONCLUSIONS: A mobile phone app-based intervention combined with health navigator service was a feasible, acceptable, and effective intervention mechanism to promote breast cancer screening in Korean American immigrant women. A flexible, easily tailored approach that relies on recent technological advancements can reach underserved and hard-to-recruit populations that bear disproportionate cancer burdens. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01972048; https://clinicaltrials.gov/show/NCT01972048 (Archived by WebCite at https://clinicaltrials.gov/archive/NCT01972048/2013_10_29).

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,392 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations77
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207