MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4320020794 · doi:10.2196/45389

Co-designing a Sexual Health App With Immigrant Adolescents: Protocol for a Qualitative Community-Based Participatory Action Research Study

2023· article· en· W4320020794 sur OpenAlexafffundvenueabout
Salima Meherali, Sarah Munro, Giulia Puinean, Bukola Salami, Josephine Pui‐Hing Wong, Ashley Vandermorris, James Benoit, Sarah Flicker, Philomina Okeke‐Ihejirika, Eleni Stroulia, Wendy V. Norman, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésParticipatory action researchFocus groupReproductive healthCommunity-based participatory researchImmigrationPopulationQualitative researchmHealthMedicineMedical educationPsychologyGerontologyNursingPsychological interventionSociologyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canada is one of the world's most ethnically diverse countries, with over 7 million individuals out of a population of 38 million being born in a foreign country. Immigrant adolescents (aged 10 to 19 years) make up a substantial proportion of newcomers to Canada. Religious and cultural practices can influence adolescents' sexual attitudes and behaviors, as well as the uptake of sexual and reproductive health (SRH) services among this population. Adolescence is a time to establish lifelong healthy behaviors. Research indicates an alarming gap in adolescents' SRH knowledge, yet there is limited research on the SRH needs of immigrant adolescents in Canada. OBJECTIVE: The purpose of this study is to actively engage with immigrant adolescents to develop, implement, and evaluate a mobile health (mHealth) intervention (ie, mobile app). The interactive mobile app will aim to deliver accurate and evidence-based SRH information to adolescents. METHODS: We will use community-based participatory action research to guide our study. This research project will be conducted in 4 stages based on user-centered co-design principles. In Stage 1 (Empathize), we will recruit and convene 3 adolescent advisory groups in Edmonton, Toronto, and Vancouver. Members will be engaged as coresearchers and receive training in qualitative and quantitative methodologies, sexual health, and the social determinants of health. In Stage 2 (Define and Ideate), we will explore SRH information and service needs through focus group discussions with immigrant adolescents. In Stage 3 (Prototype), we will collaborate with mobile developers to build and iteratively design the app with support from the adolescent advisory groups. Finally, in Stage 4 (Test), we will return to focus group settings to share the app prototype, gather feedback on usability, and refine and release the app. RESULTS: Recruitment and data collection will be completed by February 2023, and mobile app development will begin in March 2023. The mHealth app will be our core output and is expected to be released in the spring of 2024. CONCLUSIONS: Our study will advance the limited knowledge base on SRH and the information needs of immigrant adolescents in Canada as well as the science underpinning participatory action research methods with immigrant adolescents. This study will address gaps by exploring SRH priorities, health information needs, and innovative strategies to improve the SRH of immigrant adolescents. Engaging adolescents throughout the study will increase their involvement in SRH care decision-making, expand efficiencies in SRH care utilization, and ultimately improve adolescents' SRH outcomes. The app we develop will be transferable to all adolescent groups, is scalable in international contexts, and simultaneously leverages significant economies of scale. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/45389.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,011

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 Opus0,862
Tête enseignante GPT0,771
Écart entre enseignants0,091 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→