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Enregistrement W3213253013 · doi:10.2196/30340

Parents’ Experience With a Mobile Health Intervention to Influence Human Papillomavirus Vaccination Decision Making: Mixed Methods Study

2021· article· en· W3213253013 sur OpenAlexvenueno aff
Elisabeth RB Becker, Ross Shegog, Lara S. Savas, Erica L. Frost, Sharon P. Coan, C. Mary Healy, Stanley W Spinner, Sally W. Vernon

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésmHealthMedicinePsychological interventionFamily medicineVaccinationHealth interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human papillomavirus (HPV)-attributed cancers are preventable, yet HPV vaccination rates severely lag behind other adolescent vaccinations. HPVcancerFree (HPVCF) is a mobile health (mHealth) intervention developed to influence parental HPV vaccination decision making by raising awareness of HPV, reducing HPV vaccination barriers, and enabling HPV vaccination scheduling and reminders through a smartphone app. Evaluating the user experience of mHealth interventions is a vital component in assessing their quality and success but tends to be underreported in mHealth intervention evaluation. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the user experience of HPVCF, an HPV cancer prevention app designed for a pediatric clinic network, using mixed methods data collected from log files, survey measures, and qualitative feedback. METHODS: Study data were evaluated from parents in a large US pediatric clinic network using HPVCF in the treatment study condition of a group randomized controlled trial. Log data captured HPVCF retention and use. Postintervention rating scales and items assessed HPVCF utility, usefulness, understandability, appeal, credibility, and perceived impact. Overall quality was evaluated using the user version of the Mobile Application Rating Scale (uMars). Open-ended responses assessed parent recommendations for HPVCF enhancement. RESULTS: The 98 parents were mainly female (n=94, 96%), 41 (5.67) years of age, college educated (n=55, 56%), and White and non-Hispanic (n=55, 56%) and had private health insurance for their children (n=75, 77%). Parents used HPVCF 197 times, with the average visit duration approximating 3.5 minutes. The uMARS app quality score was positively skewed (4.2/5.0). Mean ratings were highest for information (4.46 [SD 0.53]) and lowest for engagement (3.74 [SD 0.69]). In addition, of 95 parents, 45 (47%) rated HPVCF as helpful in HPV vaccination decision making and 16 (17%) attributed HPV vaccine initiation to HPVCF. Parents reported that HPVCF increased their awareness (84/95, 88%), knowledge (84/95, 88%), and HPV vaccination intentions (64/95, 67%). Most of the 98 parents rated the 4 HPVCF components as useful (72-92 [73%-94%]). Parents also agreed that HPVCF is clear (86/95, 91%), accurate (86/95, 91%), and more helpful than other HPV vaccine information they had received (89/95, 94%) and that they would recommend it to others (81/95, 85%). In addition, parents suggested ways to increase awareness and engagement with the app, along with opportunities to enhance the content and functionality. CONCLUSIONS: HPVCF was well received by parents and performed well on indicators of quality, usefulness, utility, credibility, and perceived impact. This study contributes a multimethod and multimeasure evaluation to the growing body of literature focused on assessing the user experience of patient-focused technology-mediated applications for HPV education.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,437 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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