Designing a Cancer Prevention Collaborative Goal-Setting Mobile App for Non-Hispanic Black Primary Care Patients: An Iterative, Qualitative Patient-Led Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There remains a need to engage at-risk primary care populations in cancer prevention behaviors, yet primary care physicians often lack the time or resources to discuss these behaviors with their patients. OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate the content, usability, and acceptability of a mobile app that leverages insights from goal-setting and social network literature to facilitate cancer prevention goal setting, tracking, and sharing between non-Hispanic Black primary care patients and their social ties. METHODS: We recruited eligible non-Hispanic Black primary care patients (aged ≥18 years) from 2 practice sites in West Philadelphia, using nonprobabilistic purposive sampling. We conducted semistructured interviews with 5 to 7 participants over 3 weeks to solicit feedback on paper mock-ups of the app, iteratively adapting these mock-ups after each set of interviews. Thereafter, and informed by initial feedback, we created an electronic beta version of the app and sought acceptability and usability feedback from a different set of participants. Then, we conducted content analysis of all user responses to search for unifying themes on acceptability and usability of both the initial mock-ups and beta version of the app. We further assessed app usability using questions derived from the System Usability Scale. RESULTS: A total of 33 non-Hispanic Black primary care patients participated in this study. The mean age was 49 (SD 13) years, and 26 (79%) out of 33 participants identified as female. Semistructured interviews revealed three primary generalizable insights from our target population: the framing of each goal and its relevance to cancer impacted the likelihood that the goal would be chosen, participants thought that sharing health goals with others facilitates health behaviors, and most participants found it motivating to see other users' goal progress, while still collaborating with these users on their health goals. An overarching insight that permeated across each theme was the participants' desire to customize and personalize the app. Usability testing revealed that 100% (33/33) of participants found the app easy to use, and 76% (25/33) of participants reported that they would like to use this app frequently. CONCLUSIONS: Cancer prevention in the modern era must include options that are accessible to all, but this does not mean that all options must be universal. This study's iterative process led to the development of a cancer prevention mobile app that non-Hispanic Black primary care patients deemed usable and acceptable and yielded noteworthy insights about what intended end users value in setting and accomplishing health goals.
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 | 0,023 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».