Perceptions on mobile health use for health education in an Indigenous population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Indigenous peoples in Canada face numerous health needs and challenges and often have poor health status due to inequitable access to care. Providing culturally appropriate support for health conditions, particularly chronic conditions that require self-management, can assist in averting complications and morbidity. Mobile health is a useful medium for delivering health education across different populations. However, meaningful user involvement is necessary because mobile health interventions suitable for one population may not be appropriate for another. Indigenous people's views will inform the use of mobile health interventions in Indigenous communities. Objective: The study explored the perception of Indigenous women on using mobile health as a tool for receiving health information. Methods: This was a qualitative study, and participants comprised of 22 Indigenous women (First Nations and Métis) with or at risk of diabetes, aged 18-69 years in Saskatoon, Canada. After 12 weeks of disseminating diabetic eye care information via text messaging, data were collected via sharing circle discussions and analyzed using thematic analysis. Results: Participants indicated that the nature of messages such as the use of Indigenous languages, the message content, frequency of messages, group activities, and delivery formats such as voice messages, mobile applications, Internet, two-way messaging, and text messages were essential considerations in using mobile health as a tool for receiving health information. Conclusion: Different factors need to be considered in using mobile health as a tool for health education among Indigenous peoples. These factors could be applicable in implementing mobile health solutions in other populations for the management of health conditions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».