Better Ask Than Tell: Responses to mHealth Interrogative Reminders and Associations With Colorectal Cancer Screening Subsequent Uptake in a Prospective Cohort Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Text message (short message service, SMS) interrogative reminders were adopted in population screening for the early detection of colorectal cancer (CRC). OBJECTIVE: This study aims to examine responses to text message (SMS) reminders and associate responses with senders' characteristics, message type (interrogative/declarative), and subsequent screening uptake. METHODS: We conducted a prospective cohort intervention. Text message (SMS) reminders to undergo CRC screening, randomized into interrogative and declarative phrasing, were sent to nonadherent 40,000 women and men (age 50-74 years) at CRC average risk. We analyzed recipient responses by message phrasing, recipient characteristics, and for content, the latter predicting subsequent CRC screening per program database. RESULTS: While interrogative text message (SMS) reminders elicited 7.67% (1475/19,227) responses, declarative ones elicited 0.76% (146/19,262) responses. Text message (SMS) responses were content analyzed and grouped into attitudes toward CRC screening (1237/1512, 81.8% positive) and intention to screen (1004/1512, 62.6%). Text message (SMS) respondents screened significantly more than nonrespondents after 6 months (415/1621, 25.6% vs 3322/36,868, 9.0%; χ12=487.5, P<.001); 1 year (340/1621, 21.0% vs 4711/36,868; χ12=91.5, P<.001); and 2 years (225/1621, 13.9% vs 3924/36,868; χ12=16.9, P<.001) following the reminders. In a multivariable logistic regression among text message (SMS) respondents, screening after 6 months was significantly predicted by older age, past sporadic screening, attitudes, and intentions. CONCLUSIONS: Interrogative text message (SMS) reminders reached previously uninvolved sectors in the CRC target population-men, sporadic-screenees, and the "never-tested" before. This novel application resulted in a population-level, incrementally enhanced screening. Asking patients about their future health behavior may be relevant for enhancing other health behaviors in preventive medicine and clinical settings.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».