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Enregistrement W3002850904 · doi:10.2196/15789

British South Asian Patients’ Perspectives on the Relevance and Acceptability of Mobile Health Text Messaging to Support Medication Adherence for Type 2 Diabetes: Qualitative Study

2020· article· en· W3002850904 sur OpenAlexvenueno aff
Suman Prinjha, Ignacio Ricci‐Cabello, Nikki Newhouse, Andrew Farmer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreProgramme Grants for Applied ResearchUniversity of LeicesterDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPsychological interventionMedicineEthnic groupPopulationFocus groupmHealthFamily medicineDigital healthGerontologyNursingHealth careEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of type 2 diabetes (T2D) is greater in South Asian populations and health outcomes are poorer compared with other ethnic groups. British South Asians are up to six times more likely to have T2D than the general population, to develop the condition at a younger age, and to experience diabetes-related complications. Interventions to support people in managing their condition can potentially reduce debilitating complications. Evidence to support the use of digital devices in T2D management, including mobile phones, has shown positive impacts on glycemic control. There is increasing recognition that health interventions that are culturally adapted to the needs of specific groups are more likely to be relevant and acceptable, but evidence to support the effectiveness of adapted interventions is limited and inconclusive. OBJECTIVE: This formative study aimed to explore the perceptions and views of British South Asian patients with T2D on mobile health SMS text messaging to support medication adherence, aimed at the general UK population. METHODS: Eight exploratory focus groups were conducted in Leicester, the United Kingdom, between September 2017 and March 2018. A diverse sample of 67 adults took part. RESULTS: British South Asian people with T2D who use digital devices, including mobile phones, felt that short messages to support medication adherence would be acceptable and relevant, but they also wanted messages that would support other aspects of self-management too. Participants were particularly interested in content that met their information needs, including information about South Asian foods, commonly used herbs and spices, natural and herbal approaches used in the United Kingdom and in South Asia, and religious fasting. Short messages delivered in English were perceived to be acceptable, often because family members could translate for those unable to read or understand the messages. Suggestions to support patients unable to understand short messages in English included having them available in different formats, and disseminated in face-to-face groups for those who did not use digital devices. CONCLUSIONS: Exploring the views of British South Asian patients about SMS text messaging aimed at the general UK population is important in maximizing the potential of such an intervention. For such a digital system to meet the needs of UK South Asian populations, it may also have to include culturally relevant messages sent to those who opt to receive them. It is equally important to consider how to disseminate message content to patients who do not use digital devices to help reduce health inequalities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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