A Cardiovascular Health and Wellness Mobile Health Intervention Among Church-Going African Americans: Formative Evaluation of the FAITH! App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In light of the scarcity of culturally tailored mobile health (mHealth) lifestyle interventions for African Americans, we designed and pilot tested the Fostering African-American Improvement in Total Health (FAITH!) App in a community-based participatory research partnership with African American churches to promote cardiovascular health and wellness in this population. OBJECTIVE: This report presents the results of a formative evaluation of the FAITH! App from participants in an intervention pilot study. METHODS: We included 2 semistructured focus groups (n=4 and n=5) to explore participants' views on app functionality, utility, and satisfaction as well as its impact on healthy lifestyle change. Sessions were audio-recorded and transcribed verbatim, and qualitative data were analyzed by using general inductive analysis to generate themes. RESULTS: In total, 6 overarching themes emerged among the 9 participants: overall impression, content usefulness, formatting, implementation, impact, and suggestions for improvement. Underpinning the themes was a high level of agreement that the intervention facilitated healthy behavioral change through cultural tailoring, multimedia education modules, and social networking. Suggestions for improvement were streamlining the app self-monitoring features, prompts to encourage app use, and personalization based on individuals' cardiovascular risk. CONCLUSIONS: This formative evaluation found that the FAITH! App had high reported satisfaction and impact on the health-promoting behaviors of African Americans, thereby improving their overall cardiovascular health. Further development and testing of the app among African Americans is warranted. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03084822; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03084822.
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 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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».