Translating/Creating a Culturally Responsive Spanish-Language Mobile App for Visit Preparation: Case Study of “Trans-Creation”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health information technology (IT) tools are increasingly used to improve patient care. However, implementation of English-only health IT tools could potentially worsen health disparities for non-English speakers. OBJECTIVE: We aim to describe the "trans-creation" process of developing linguistically and culturally appropriate health IT tools through a detailed case analysis of a waiting room health mobile app designed to help Spanish-speaking Latino people prepare for primary care visits. METHODS: We adapted the English-language Visit Planner mobile app for Spanish-speaking Latino patients. We applied culturally defined themes derived from prior published research and input by both skilled linguists and potential end users. Initial changes were iteratively reviewed and edited by a team of writers, health care educators, subject matter experts, patients, and providers. RESULTS: The trans-creation process resulted in the following key culturally mediated changes to the tool: replacing the "provider" actors with "patient" actors; changing the choice of "Stress at Home or Work" (represented by an icon of a house) to "Mi Familia" (translation: my family; icon is an outline of family members holding hands); replacing the English terms "anxiety" and "depression" with "Me siento desanimado"(translation: I am feeling down) to avoid mental health stigma; and using more concise text translation to ensure the wording fit the available on-screen space. CONCLUSIONS: The trans-creation process of cultural and linguistic adaptation led to several design changes that would not have been implemented if we had simply translated the words from English to Spanish.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».