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Enregistrement W4312018562 · doi:10.2196/42051

Assessing and Promoting Cardiovascular Health for Adolescent Women: User-Centered Design Approach

2022· article· en· W4312018562 sur OpenAlexvenueno aff
Kolbi Bradley, Santiago J Arconada Alvarez, Amanda K. Gilmore, Morgan Greenleaf, Aayahna Herbert, Melissa Kottke, Maren Parsell, Sierra Patterson, Tymirra Smith, Mercedes Sotos‐Prieto, Elizabeth Zeichner, Holly C. Gooding

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineGerontologyDiseaseHealth promotionPopulationYoung adultHealth careCardiovascular healthFamily medicineRisk assessmentPublic healthEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death among women in the United States. A considerable number of young women already have risk factors for CVD. Awareness of CVD and its risk factors is critical to preventing CVD, yet younger women are less aware of CVD prevalence, its risk factors, and preventative behaviors compared to older women. OBJECTIVE: The purpose of this study is to assess CVD awareness among adolescent and young adult women and develop a lifestyle-based cardiovascular risk assessment tool for the promotion of CVD awareness among this population. METHODS: This study used a 3-phase iterative design process with young women and health care practitioners from primary care and reproductive care clinics in Atlanta, Georgia. In phase 1, we administered a modified version of the American Heart Association Women's Health Survey to young women, aged 15-24 years (n=67), to assess their general CVD awareness. In phase 2, we interviewed young women, aged 13-21 years (n=10), and their health care practitioners (n=10), to solicit suggestions for adapting the Healthy Heart Score, an existing adult cardiovascular risk assessment tool, for use with this age group. We also aimed to learn more about the barriers and challenges to health behavior change within this population and the clinical practices that serve them. In phase 3, we used the findings from the first 2 phases to create a prototype of a new online cardiovascular risk assessment tool designed specifically for young women. We then used an iterative user-centered design process to collect feedback from approximately 105 young women, aged 13-21 years, as we adapted the tool. RESULTS: Only 10.5% (7/67) of the young women surveyed correctly identified CVD as the leading cause of death among women in the United States. Few respondents reported having discussed their personal risk (4/67, 6%) or family history of CVD (8/67, 11.9%) with a health care provider. During the interviews, young women reported better CVD awareness and knowledge after completing the adult risk assessment tool and suggested making the tool more teen-friendly by incorporating relevant foods and activity options. Health care practitioners emphasized shortening the assessment for easier use within practice and discussed other barriers adolescents may face in adopting heart-healthy behaviors. The result of the iterative design process was a youth-friendly prototype of a cardiovascular risk assessment tool. CONCLUSIONS: Adolescent and young adult women demonstrate low awareness of CVD. This study illustrates the potential value of a cardiovascular risk assessment tool adapted for use with young women and showcases the importance of user-centered design when creating digital health interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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