MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319294973 · doi:10.2196/39097

The Impact and Perception of England’s Web-Based Heart Age Test of Cardiovascular Disease Risk: Mixed Methods Study

2023· article· en· W4319294973 sur OpenAlexvenueno aff
Victoria Riley, Christopher Gidlow, Sophia Fedorowicz, Catherine Lagord, Katherine Thompson, Joshua Woolner, Rosie Taylor, Jade Clark, Andrew Lloyd-Harris

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health England
Mots-clésTest (biology)Thematic analysisPopulationRisk perceptionMedicineDiseasePerceptionPsychologyFamily medicineGerontologyDemographyQualitative researchEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is well documented that individuals struggle to understand cardiovascular disease (CVD) percentage risk scores, which led to the development of heart age as a means of communicating risk. Developed for clinical use, its application in raising public awareness of heart health as part of a self-directed digital test has not been considered previously. OBJECTIVE: This study aimed to understand who accesses England's heart age test (HAT) and its effect on user perception, knowledge, and understanding of CVD risk; future behavior intentions; and potential engagement with primary care services. METHODS: There were 3 sources of data: routinely gathered data on all individuals accessing the HAT (February 2015 to June 2020); web-based survey, distributed between January 2021 and March 2021; and interviews with a subsample of survey respondents (February 2021 to March 2021). Data were used to describe the test user population and explore knowledge and understanding of CVD risk, confidence in interpreting and controlling CVD risk, and effect on future behavior intentions and potential engagement with primary care. Interviews were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: Between February 2015 and June 2020, the HAT was completed approximately 5 million times, with more completions by men (2,682,544/4,898,532, 54.76%), those aged between 50 to 59 years (1,334,195/4,898,532, 27.24%), those from White ethnic background (3,972,293/4,898,532, 81.09%), and those living in the least deprived 20% of areas (707,747/4,898,532, 14.45%). The study concluded with 819 survey responses and 33 semistructured interviews. Participants stated that they understood the meaning of high estimated heart age and self-reported at least some improvement in the understanding and confidence in understanding and controlling CVD risk. Negative emotional responses were provoked among users when estimated heart age did not equate to their previous risk perceptions. The limited information needed to complete it or the production of a result when physiological risk factor information was missing (ie, blood pressure and cholesterol level) led some users to question the credibility of the test. However, most participants who were interviewed mentioned that they would recommend or had already recommended the test to others, would use it again in the future, and would be more likely to take up the offer of a National Health Service Health Check and self-reported that they had made or intended to make changes to their health behavior or felt encouraged to continue to make changes to their health behavior. CONCLUSIONS: England's web-based HAT has engaged large number of people in their heart health. Improvements to England's HAT, noted in this paper, may enhance user satisfaction and prevent confusion. Future studies to understand the long-term benefit of the test on behavioral outcomes are warranted.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,358 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR CardioMême sujetHealth Promotion and Cardiovascular PreventionTravaux en français237 207