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Enregistrement W4205772921 · doi:10.2196/preprints.25863

Barriers and Facilitators to Accessing Digital Health Tools Faced by South Asian Canadians in Surrey, British Columbia: Community-Based Participatory Action Exploration Using Photovoice (Preprint)

2020· preprint· en· W4205772921 sur OpenAlexaffabout
Antonia Hyman, Elizabeth Stacy, Humaira Mohsin, Kaitlin Atkinson, Kurtis Stewart, Helen Novak Lauscher, Kendall Ho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceParticipatory action researchFocus groupHealth literacyCommunity-based participatory researchHealth equityMedicineHealth careMedical educationNursingPolitical scienceSociologyPublic healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>BACKGROUND</title> South Asian community members in Canada experience a higher burden of chronic disease than the general population. Digital health innovations provide a significant opportunity to address various health care challenges such as supporting patients in their disease self-management. However, South Asian community members are less likely to use digital tools for their health and face significant barriers in accessing them because of language or cultural factors. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> The aim of this study is to understand the barriers to and facilitators of digital health tool uptake experienced by South Asian community members residing in Canada. </sec> <sec> <title>METHODS</title> This study used a qualitative community-based participatory action research approach. Residents from Surrey, British Columbia, Canada, who spoke 1 of 4 South Asian languages (Hindi, Punjabi, Urdu, or Tamil) were invited to participate in focus group discussions. A subsample of the participants were invited to use photovoice methods in greater depth to explore the research topics. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> A total of 197 participants consented to the focus group discussions, with 12 (6.1%) participating in the photovoice phase. The findings revealed several key obstacles (older age, lack of education, and poor digital health literacy) and facilitators (social support from family or community members and positive attitudes toward technology) to using digital health tools. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> The results support the value of using a community-based participatory action research approach and photovoice methods to engage the South Asian community in Canada to better understand digital health competencies and needs. There were several important implications for policy makers and future research, such as continued engagement of community leaders by health care providers and administrators to learn about attitudes and preferences. </sec>

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,672
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,100 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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