Motivation to Participate in Precision Health Research and Acceptability of Texting as a Recruitment and Intervention Strategy Among Vietnamese Americans: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The largest effort undertaken in precision health research is the Precision Medicine Initiative (PMI), also known as the All of Us Research Program, which aims to include 1 million or more participants to be a part of a diverse database that can help revolutionize precision health research studies. Research participation from Asian Americans and Pacific Islanders in precision health research is, however, limited; this includes Vietnamese Americans, especially those with limited English proficiency. PMI engagement efforts with underserved communities, including members of minority populations or individuals who have experienced health disparities such as Vietnamese Americans with limited English proficiency, may help to enrich the diversity of the PMI. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine the attitudes towards and perceptions of precision health, motivations and barriers to participation in precision health research, and acceptability of SMS text messaging as a recruitment and intervention strategy among underserved Vietnamese Americans. METHODS: A community sample of 37 Vietnamese Americans completed a survey and participated in one of 3 focus groups classified by age (18-30, 31-59, and ≥60 years) on topics related to precision health, participation in precision health research, texting or social media use experience, and insights on how to use text messages for recruitment and intervention. Participants were recruited via community organizations that serve Vietnamese Americans, flyers, word of mouth, and Vietnamese language radio announcements. RESULTS: Most participants had little knowledge of precision health initially. After brief education, they had positive attitudes toward precision health, although the motivation to participate in precision health research varied by age and prior experience of research participation. The main motivators to participate included the desire for more knowledge and more representation of Vietnamese Americans in research. Participants were open to receiving text messages as part of their research participation and provided specific suggestions on the design and delivery of such messages (eg, simple, in both English and Vietnamese). Examples of barriers included misinterpretation of messages, cost (to send text messages), and preferences for different texting platforms across age groups. CONCLUSIONS: This study represents one of the first formative research studies to recruit underserved Vietnamese Americans to precision health research. It is critical to understand target communities' motivations and barriers to participation in research. Delivering culturally appropriate text messages via age-appropriate texting and social media platforms may be an effective recruitment and intervention strategy. The next step is to develop and examine the feasibility of a culturally tailored precision health texting strategy for Vietnamese Americans.
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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 | 0,024 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».