Development of a Credible Virtual Clinician Promoting Colorectal Cancer Screening via Telehealth Apps for and by Black Men: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditionally, promotion of colorectal cancer (CRC) screening among Black men was delivered by community health workers, patient navigators, and decision aids (printed text or video media) at clinics and in the community setting. A novel approach to increase CRC screening of Black men includes developing and utilizing a patient-centered, tailored message delivered via virtual human technology in the privacy of one's home. OBJECTIVE: The objective of this study was to incorporate the perceptions of Black men in the development of a virtual clinician (VC) designed to deliver precision messages promoting the fecal immunochemical test (FIT) kit for CRC screening among Black men in a future clinical trial. METHODS: Focus groups of Black men were recruited to understand their perceptions of a Black male VC. Specifically, these men identified source characteristics that would enhance the credibility of the VC. The modality, agency, interactivity, and navigability (MAIN) model, which examines how interface features affect the user's psychology through four affordances (modality, agency, interactivity, and navigability), was used to assess the presumed credibility of the VC and likability of the app from the focus group transcripts. Each affordance triggers heuristic cues that stimulate a positive or a negative perception of trustworthiness, believability, and understandability, thereby increasing source credibility. RESULTS: In total, 25 Black men were recruited from the community and contributed to the development of 3 iterations of a Black male VC over an 18-month time span. Feedback from the men enhanced the visual appearance of the VC, including its movement, clothing, facial expressions, and environmental surroundings. Heuristics, including social presence, novelty, and authority, were all recognized by the final version of the VC, and creditably was established. The VC was named Agent Leveraging Empathy for eXams (ALEX) and referred to as "brother-doctor," and participants stated "wanting to interact with ALEX over their regular doctor." CONCLUSIONS: Involving Black men in the development of a digital health care intervention is critical. This population is burdened by cancer health disparities, and incorporating their perceptions in telehealth interventions will create awareness of the need to develop targeted messages for Black men.
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 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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».