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Enregistrement W2982141328 · doi:10.2196/12618

Designing a Mobile App to Enhance Parenting Skills of Latinx Parents: A Community-Based Participatory Approach

2019· article· en· W2982141328 sur OpenAlexvenueno aff
J. Doty, Sonya S. Brady, Javiera Monardez Popelka, Laura Rietveld, Diego Garcia‐Huidobro, Matthew J Doty, Roxana Linares, María Verónica Svetaz, Michele Allen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services AdministrationFamily Process InstituteUniversity of MinnesotaU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésmHealthCommunity-based participatory researcheHealthFacilitatorPsychologyContext (archaeology)Medical educationParticipatory action researchMobile phoneOperationalizationInternet privacyApplied psychologyComputer scienceHealth careMedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Latinx families are among the highest users of smartphones, yet few health-focused Web programs have been developed for this audience. Parent-based smartphone apps designed for Latinx families may help increase access to evidence-informed parenting programming and ultimately reduce health disparities among children and adolescents. To maximize uptake of such apps, the Center for eHealth Research and Disease Management (CeHRes) Roadmap for electronic health (eHealth) development recommends 5 phases of development: (1) contextual inquiry, (2) value specification, (3) design, (4) operationalization, and (5) evaluation. OBJECTIVE: Guided by the CeHRes Roadmap, our objective was to apply a community-based participatory research (CBPR) approach to mobile app development. We present a formative evaluation to inform the design of an eHealth mobile app for Latinx parents of adolescents based on a face-to-face parenting program, Padres Informados/Jovenes Preparados (PIJP). METHODS: Community participants in the process included Latinx parents and stakeholders. We conducted a parent survey (N=115) and interviews (N=20) to understand the context and obtain feedback on a mockup and prototype of the app, facilitator workshops to streamline content, and stakeholder interviews (N=4) to discuss values and app requirements. RESULTS: We report results from the first 3 phases of the CeHRes Roadmap. In the survey, 96.5% (111/115) of parents reported they had access to a cell phone, 85.6% (89/104) reported they would use a parenting app in the next month if they had access, and 80.2% (89/111) reported intentions to use a stress reduction app. Parents reported that setting goals about parenting and tracking those goals were important potential features of an app. In logistic regression analyses, technology attitudes and barriers were not related to parent's intentions to use a parenting mobile app (95% CI 0.51-1.17 and 95% CI 0.28-2.12, respectively). Qualitative interviews confirmed Latinx parents' technology engagement and desire for education and child development information online. Stakeholder interviews identified 3 community values: familism, the promotion of adolescent health, and delivery of economic value. Community stakeholders participated in defining the mobile app requirements. On the basis of community and parent input, the mobile app prototype was designed with 3 sections: (1) 8 modules of video-based parenting skills instruction with content from the face-to-face PIJP program, (2) breath rate information from a wearable device to support awareness of stress levels that could affect parenting, and (3) goal setting and tracking capacities. CONCLUSIONS: The findings of this study highlight the utility of an iterative, participatory design process. The CBPR approach and community collaboration enhanced the CeHRes Roadmap by promoting power sharing, facilitating recruitment, and building trust among community members. Experiences applying community research to the initial 3 phases of the CeHRes Roadmap in a Latinx community are discussed, along with plans for the 2 final phases.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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