A Program to Improve Digital Access and Literacy Among Community Stakeholders: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For many research teams, the role of community stakeholders is critical. However, community stakeholders, especially those in low-income settings, are at risk of being excluded from research and community engagement initiatives during and after the COVID-19 pandemic because of the rapid transition to digital operations. OBJECTIVE: We aimed to describe the implementation and feasibility of a program called Addressing the Digital Divide to Improve Patient-Centered Outcomes Research, which was designed to address barriers to technology use, and to examine changes in participants' perceived comfort with digital technology before and after the program. METHODS: To promote full engagement, we worked with 20 existing community leaders to cocreate a training course on using digital technology. We assessed the frequency of technology use and comfort with technology through an adapted 8-item version of the Functional Assessment of Comfort Employing Technology Scale and used the Wilcoxon signed-rank test for survey analysis. We also conducted a focus group session with 10 participants and then performed reflective journaling and content analysis to determine emergent themes. RESULTS: We found that the program was feasible to implement and worthwhile for participants (15/16, 94%). After the program, the participants perceived an increase in the frequency of technology use (z=2.76, P=.006). The participants reported that the program was successful because of the technology training program, but recommended that the program have a slower pace and include a helpline number that they could call with questions. CONCLUSIONS: Future programs should consider that populations with low literacy view technology training as a core element to decreasing technology disparity. This study demonstrates that through low-cost input, community members can be provided the resources and training needed to virtually participate in research studies or community engagement initiatives.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».