Developing Graphic Messages for Vaping Prevention Among Black and Latino Adolescents: Participatory Research Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As an important transition stage in human development, adolescence is a critical window for vaping prevention. There is a substantial gap in communication research on vaping prevention among racial and ethnic minority groups. Their representation is essential to develop, implement, and disseminate innovative and effective interventions for vaping prevention. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the participatory research (PR) procedures used with Black and Latino adolescents to develop culturally and linguistically appropriate graphic messages for vaping prevention. METHODS: This PR study used a qualitative, user-centered design method. We conducted a series of focus groups with 16 Black and Latino adolescents to develop culturally and linguistically appropriate graphic messages for vaping prevention. The biobehavioral model of nicotine addiction provided a framework for the development of the graphic messages. Participants met 4 times to provide iterative feedback on the graphic messages until they reached a consensus on overall quality and content. RESULTS: At baseline, the participants' mean age was 15.4 years (SD 1.4). Of the participants, 50% (8/16) were female, 88% (14/16) were heterosexual, 56% (9/16) were Black/African American, and 44% (7/16) were Hispanic/Latino. A total of 12 of the 16 participants (75%) chose to participate in the English sessions. Participants decided to create four types of graphic messages: (1) financial reward, (2) health reward, (3) social norms, and (4) self-efficacy. Meeting 4 times with the 4 groups provided sufficient opportunities for iterative feedback on the graphic messages to reach a consensus on overall quality and content. CONCLUSIONS: It is feasible and practical to build PR among Black and Latino adolescents focused on vaping prevention. Adolescents added innovation and creativity to the development of culturally and linguistically appropriate graphic messages for vaping prevention. Appropriate staffing, funding, and approaches are key for successful PR efforts among Black and Latino adolescents. Future research is needed to evaluate the impact of the graphic messages on vaping prevention.
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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 | 0,058 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».