Vaccipack, A Mobile App to Promote Human Papillomavirus Vaccine Uptake Among Adolescents Aged 11 to 14 Years: Development and Usability Study
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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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 | 0,006 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».