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Enregistrement W4323295502 · doi:10.2196/46951

Digital Storytelling Intervention to Promote Human Papillomavirus Vaccination Among At-Risk Asian Immigrant Populations: Pilot Intervention Study

2023· article· en· W4323295502 sur OpenAlexvenueno aff
Angela Chia‐Chen Chen, Sunny Kim, Lihong Ou, Michael Todd, Linda Larkey

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of HealthOncology Nursing Foundation
Mots-clésVietnameseMcNemar's testPsychological interventionMedicineEthnic groupVaccinationIntervention (counseling)DemographyGerontologyFamily medicinePsychologyNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The high morbidity, mortality, and economic burden attributed to cancer-causing human papillomavirus (HPV) calls for researchers to address this public health concern through HPV vaccination. Despite disparities in HPV-associated cancers in Korean Americans and Vietnamese Americans, their vaccination rates remain low. Evidence points to the importance of developing culturally and linguistically congruent interventions to improve HPV vaccination rates. Digital storytelling (a specific form of cultural narrative) shows promise as an effective culture-centric health promotion strategy. OBJECTIVE: The aim of this quasi-experimental single-group study was to assess the feasibility, acceptability, and preliminary effects of a culturally and linguistically congruent digital storytelling intervention on Korean American and Vietnamese American mothers' attitudes and intention in vaccinating their children against HPV. We also examined if the association between attitudes and intention differed by their child's sex (boy vs girl) and by ethnicity (Korean American vs Vietnamese American). METHODS: Participants were recruited via multiple avenues (eg, ethnic minority community organizations, social media, and flyers posted in local Asian supermarkets and nail salons). Web-based, valid, and reliable measures were administered to collect data preintervention and postintervention. Descriptive statistics, paired and independent sample t tests, the chi-square test, and the McNemar test were used to describe the distributions of variables and to examine the differences between subgroups and changes in key variables over time. Logistic regression models were used to examine associations of mothers' HPV- and vaccine-related attitudes with vaccination intention and to explore if the association between attitudes and vaccination intention differed by the target children's sex or ethnicity. RESULTS: =18.38, P<.001). The measure of mothers' negative attitudes toward HPV and the vaccine was significantly associated with higher vaccination intention (odds ratio 0.27, 95% CI 0.14-0.51; P<.001), adjusting for background variables (sociodemographic characteristics) and other HPV-related variables (family cancer history, prior HPV education, and HPV communication with health care providers). Findings did not suggest that a child's sex or ethnicity moderated the association between attitudes and vaccination intention. CONCLUSIONS: This remotely delivered intervention using digital stories was feasible and acceptable, and showed preliminary effects on promoting Korean American and Vietnamese American mothers' intention to vaccinate their children against HPV. Future research that uses a randomized controlled trial design with a larger and more diverse sample and includes children's vaccination status will help understand the effect of the intervention.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,005

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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