Partnering With Massage Therapists to Communicate Information on Reducing the Risk of Skin Cancer Among Clients: Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin cancer affects millions of Americans and is an important focus of disease prevention efforts. Partnering with non-health care practitioners such as massage therapists (MTs) can reduce the risk of skin cancer. MTs see clients' skin on a regular basis, which can allow MTs to initiate "helping conversations" (ie, brief behavioral interventions aimed at reducing the risk of skin cancer). OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate (1) the feasibility of recruiting, enrolling, and retaining Arizona MTs in an online electronic training (e-training) and (2) the preliminary efficacy of e-training on knowledge, attitudes/beliefs, and practice of risk reduction for skin cancer. We explored MTs' ability to assess suspicious skin lesions. METHODS: We adapted the existing educational content on skin cancer for applicability to MTs and strategies from previous research on helping conversations. We assessed the feasibility of providing such e-training, using Research Electronic Data Capture (REDCap) tools for data capture. We assessed the preliminary efficacy using established self-report surveys at baseline, immediately post training, and at 3 and 6 months post training. RESULTS: A total of 95 participants enrolled in the study, of which 77% (73/95) completed the assessments at 6 months (overall attrition=23%). Project satisfaction and e-training acceptability were high. Knowledge, personal behaviors (skin self-examination, clinical skin examination, sun protection frequency), and practice attitudes (appropriateness and comfort with client-focused communication) of risk reduction for skin cancer improved significantly and were sustained throughout the study. CONCLUSIONS: The e-training was feasible and could be delivered online successfully to MTs. Participants were highly satisfied with and accepting of the e-training. As such, e-training has potential as an intervention in larger trials with MTs for reducing the risk of skin cancer. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/13480.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».