Development of a Theory-Based, Culturally Appropriate Message Library for Use in Interventions to Promote COVID-19 Vaccination Among African Americans: Formative Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disparities in COVID-19 incidence, hospitalization, and mortality rates among African Americans suggest the need for targeted interventions. Use of targeted, theory-driven messages in behavioral and communication interventions could empower African Americans to engage in behaviors that prevent COVID-19. OBJECTIVE: To address this need, we performed a formative study that aimed to develop and design a culturally appropriate, theory-based library of messages targeting concerns around COVID-19 vaccines that could be used in behavioral and communication interventions for African Americans. METHODS: Message development occurred between January 2021 and February 2022. Initial messages were designed by a multidisciplinary team of researchers, community leaders, and community members. Kreuter's 5 strategies (ie, linguistic, peripheral, evidential, sociocultural, and constituent-involving strategies) were used to achieve cultural appropriateness. After forming a community-academic partnership, message development occurred in 4 phases: (1) adaptation of a message library using the literature, (2) review by 6 clinical and research experts for content validation, (3) input and review by a 6-member community advisory panel (CAP), and (4) message pretesting with African Americans via semistructured interviews in a qualitative study. RESULTS: Themes from the semistructured interviews among 30 African Americans were as follows: (1) community reactions to the messages, (2) community questions and information needs, (3) suggestions for additional content, and (4) suggestions to improve comprehension, relevance, and trustworthiness. Feedback from the CAP, community members, and scientific experts was used by members of the community-academic partnership to iteratively update message content to maximize cultural appropriateness. The final message library had 18 message subsets for adults and 17 message subsets for parents and caregivers of children. These subsets were placed into 3 categories: (1) vaccine development, (2) vaccine safety, and (3) vaccine effectiveness. CONCLUSIONS: We used a 4-phase, systematic process using multiple community engagement approaches to create messages for African Americans to support interventions to improve COVID-19 vaccination rates among adults and children. The newly developed messages were deemed to be culturally appropriate according to experts and members of the African American community. Future research should evaluate the impact of these messages on COVID-19 vaccination rates among African Americans.
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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 | 0,094 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».