mHealth Intervention Promoting Cardiovascular Health Among African-Americans: Recruitment and Baseline Characteristics of a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) interventions are promising avenues to promote cardiovascular (CV) health among African-Americans (AAs) and culturally tailored technology-based interventions are emerging for this population. OBJECTIVE: The objectives of this study were to use a community-based participatory research (CBPR) approach to recruit AAs into a pilot intervention study of an innovative mHealth CV health promotion program and to characterize technology use patterns and eHealth literacy (EHL). METHODS: Community partners from five predominately AA churches in southeast Minnesota collaborated with our academic institution to recruit AA congregants into the pilot study. Field notes as well as communications between the study team and community partners were used to design the recruitment strategy and its implementation with a goal of enrolling 50 participants. At its core, the recruitment strategy included community kickoff events to detail the state-of-the-art nature of the mHealth intervention components, the utility of CV health assessments (physical examination, laboratory studies and surveys) and the participants' role in advancing our understanding of the efficacy of mHealth interventions among racial/ethnic minority groups. Detailed recruitment data were documented throughout the study. A self-administered, electronic survey measured sociodemographics, technology use and EHL (eHEALS scale). RESULTS: A total of 50 participants (70% women) from five AA churches were recruited over a one-month period. The majority (>90%) of participants reported using some form of mobile technology with all utilizing these technologies within their homes. Greater than half (60% [30/50]) reported being "very comfortable" with mobile technologies. Overall, participants had high EHL (84.8% [39/46] with eHEALS score ≥26) with no differences by sex. CONCLUSIONS: This study illustrates the feasibility and success of a CBPR approach in recruiting AAs into mHealth intervention research and contributes to the growing body of evidence that AAs have high EHL, are high-users of mobile technologies, and thus are likely to be receptive to mHealth interventions.
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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 | 0,024 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».