Using User-Centered Design to Facilitate Adherence to Annual Lung Cancer Screening: Protocol for a Mixed Methods Study for Intervention Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the leading cause of cancer-related death in the United States, with the majority of lung cancer occurrence diagnosed after the disease has already metastasized. Lung cancer screening (LCS) with low-dose computed tomography can diagnose early-stage disease, especially when eligible individuals participate in screening on a yearly basis. Unfortunately, annual adherence has emerged as a challenge for academic and community screening programs, endangering the individual and population health benefits of LCS. Reminder messages have effectively increased adherence rates in breast, colorectal, and cervical cancer screenings but have not been tested with LCS participants who experience unique barriers to screening associated with the stigma of smoking and social determinants of health. OBJECTIVE: This research aims to use a theory-informed, multiphase, and mixed methods approach with LCS experts and participants to develop a set of clear and engaging reminder messages to support LCS annual adherence. METHODS: In aim 1, survey data informed by the Cognitive-Social Health Information Processing model will be collected to assess how LCS participants process health information aimed at health protective behavior to develop content for reminder messages and pinpoint options for message targeting and tailoring. Aim 2 focuses on identifying themes for message imagery through a modified photovoice activity that asks participants to identify 3 images that represent LCS and then participate in an interview about the selection, likes, and dislikes of each photo. A pool of candidate messages for multiple delivery platforms will be developed in aim 3, using results from aim 1 for message content and aim 2 for imagery selection. The refinement of message content and imagery combinations will be completed through iterative feedback from LCS experts and participants. RESULTS: Data collection began in July 2022 and will be completed by May 2023. The final reminder message candidates are expected to be completed by June 2023. CONCLUSIONS: This project proposes a novel approach to facilitate adherence to annual LCS through the development of reminder messages that embrace content and imagery representative of the target population directly in the design process. Developing effective strategies to increase LCS adherence is instrumental in achieving optimal LCS outcomes at individual and population health levels. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/46657.
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 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 | 0,059 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,012 |
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 ».