Efficacy of a Mobile Texting App (HepTalk) in Encouraging Patient Participation in Viral Hepatitis B Care: Development and Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic hepatitis B virus (HBV) infection is a major cause of liver-related morbidity and mortality among Asian Americans in the United States. Despite the available resources, a majority of HBV-infected individuals are not able to access adequate health care owing to numerous barriers. OBJECTIVE: This study aimed to assess the efficacy of a newly developed mobile texting app (HepTalk) in overcoming these barriers and improving patient engagement and health care access among HBV-infected and nonimmune individuals. METHODS: HepTalk was employed for two-way communication between participants and patient navigators. A total of 82 Korean American participants who were either HBV infected or nonimmune to HBV, identified from a community hepatitis B campaign in New York, were enrolled in the study. After informed consent was obtained, both the frequency and themes of the text messages were evaluated. The effects of this communication on linkage to care at the end of the 6-month intervention period were analyzed and discussed. RESULTS: On average, patient navigators sent and received 14 and 8 messages per participant, respectively, during the 6-month period. The themes of the messages were similar to the following 4 categories: finding providers, scheduling appointments with providers, health education, and financial issues. Of the 82 participants, 78 were linked to care within 6 months (a 95% linkage rate). CONCLUSIONS: HepTalk may be employed as an effective and strategic tool to facilitate communicative interaction between patients and patient navigators or health care providers, thereby improving patient engagement and health care access.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».