Understanding acceptability in the context of text messages to encourage medication adherence in people with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acceptability is recognised as a key concept in the development of health interventions, but there has been a lack of consensus about how acceptability should be conceptualised. The theoretical framework of acceptability (TFA) provides a potential tool for understanding acceptability. It has been proposed that acceptability measured before use of an intervention (anticipated acceptability) may differ from measures taken during and after use (experienced acceptability), but thus far this distinction has not been tested for a specific intervention. This paper 1) directly compares ratings of anticipated and experienced acceptability of a text message-based intervention, 2) explores the applicability of the TFA in a technology-based intervention, and 3) uses these findings to inform suggestions for measuring acceptability over the lifespan of technology-based health interventions. METHODS: Data were obtained from a quantitative online survey assessing anticipated acceptability of the proposed text messages (n = 59) and a 12-week proof-of-concept mixed methods study assessing experienced acceptability while receiving the text messages (n = 48). Both quantitative ratings by return text message, and qualitative data from participant interviews were collected during the proof-of-concept study. RESULTS: > .4). The qualitative analysis identified four of the seven constructs of the TFA as themes (burden, intervention coherence, affective attitude and perceived effectiveness). An additional two themes were identified as having an important impact on the TFA constructs (perceptions of appropriateness and participants' role). Three suggestions are given related to the importance of appropriateness, what may affect ratings of acceptability and what to consider when measuring acceptability. CONCLUSIONS: The high correlation between anticipated and experienced acceptability was a surprising finding and could indicate that, in some cases, acceptability of an intervention can be gauged adequately from an anticipated acceptability study, prior to an expensive pilot or feasibility study. Directly exploring perceptions of appropriateness and understanding whether the acceptability described by participants is related to the intervention or the research - and is for themselves or others - is important in interpreting the results and using them to further develop interventions and predict future use.
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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 | 0,025 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».