Vaccipack, A Mobile App to Promote Human Papillomavirus Vaccine Uptake Among Adolescents Aged 11 to 14 Years: Development and Usability Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background More than 90% of human papillomavirus (HPV)-related cancers could be prevented by widespread uptake of the HPV vaccine, yet vaccine use in the United States falls short of public health goals. Objective The purpose of this study was to describe the development, acceptability, and intention to use the mobile app Vaccipack, which was designed to promote uptake and completion of the adolescent HPV vaccine series. Methods Development of the mobile health (mHealth) content was based on the integrated behavioral model (IBM). The technology acceptance model (TAM) was used to guide the app usability evaluation. App design utilized an iterative process involving providers and potential users who were parents and adolescents. App features include a vaccine-tracking function, a discussion forum, and stories with embedded messages to promote intention to vaccinate. Parents and adolescents completed surveys before and after introducing the app in a pediatric primary care setting with low HPV vaccination rates. Results Surveys were completed by 54 participants (20 adolescents aged 11 to 14 years and 34 parents). Notably, 75% (15/20) of adolescents and 88% (30/34) of parents intended to use the app in the next 2 weeks. Acceptability of the app was high among both groups: 88% (30/34) of parents and 75% (15/20) of adolescents indicated that Vaccipack was easy to use, and 82% (28/34) of parents and 85% (17/20) of adolescents perceived the app to be beneficial. Higher levels of app acceptability were found among parents with strong intentions to use the app (P=.09; 95% CI –2.15 to 0.15). Conclusions mHealth technology, such as Vaccipack, may be an acceptable and nimble platform for providing information to parents and adolescents and advancing the uptake of important vaccines.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle