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Enregistrement W4327852818 · doi:10.2196/43024

Tailoring a Text Messaging and Fotonovela Program to Increase Patient Engagement in Colorectal Cancer Screening in a Large Urban Community Clinic Population: Quality Improvement Project

2023· article· en· W4327852818 sur OpenAlexvenueno aff
Monica Guo, Rena Brar Prayaga, Carly E Levitz, Elena Kuo, Esmeralda Ruiz, Evelyn Torres-Ozadali, Anne L. Escaron

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationFamily medicineIntervention (counseling)Ethnic groupHealth equityGerontologyPsychologyNursingPublic healthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Appropriate annual screenings for colorectal cancer (CRC) are an essential preventive measure for the second-leading cause of cancer-related death in the United States. Studies have shown that CRC screening rates are influenced by various social determinants of health (SDOH) factors, including race, ethnicity, and geography. According to 2018 national data, participation in screening is lowest among Hispanic or Latinx individuals (56.1%). At an urban Federally Qualified Health Center, a quality improvement project was conducted to evaluate a texting program with a motivational fotonovela-a short narrative comic. Fotonovelas have previously been used in programs to improve knowledge of cervical cancer and human papillomavirus, vaccinations, and treatments for depression. OBJECTIVE: This study aimed to encourage compliance with fecal immunochemical test (FIT) screening. Patient engagement involved a texting program with fotonovelas informed by behavior change techniques. This study sought to understand the qualitative characteristics of patient motivation, intention, and barriers to completing their screening. METHODS: A total of 5241 English-speaking or Spanish-speaking Federally Qualified Health Center patients aged 50 to 75 years were randomized to either intervention (a 4-week tailored 2-way texting program with a fotonovela comic) or usual care (an SMS text message reminder and patient navigator phone call). The texting vendor used a proprietary algorithm to categorize patients in the intervention group into SDOH bands based on their home addresses (high impact=high social needs and low impact=low social needs). Over 4 weeks, patients were texted questions about receiving and returning their FIT, what barriers they may be experiencing, and their thoughts about the fotonovela. RESULTS: The SDOH index analysis showed that most of the patient population was in the SDOH band categories of high impact (555/2597, 21.37%) and very high impact (1416/2597, 54.52%). Patients sent 1969 total responses to the texting system. Thematic analysis identified 3 major themes in these responses: messages as a reminder, where patients reported that they were motivated to return the FIT and had already done so or would do so as soon as possible; increasing patients' understanding of screening importance, where patients expressed an increased knowledge about the purpose and importance of the FIT; and expressing barriers, where patients shared reasons for not completing the FIT. CONCLUSIONS: The texting program and fotonovela engaged a subset of patients in each SDOH band, including the high and very high impact bands. Creating culturally tailored messages can encourage patient engagement for accepting the content of the messaging, confirming intentions to complete their FIT, and sharing insights about barriers to behavior change. To better support all patients across the continuum of care with CRC screening, it is important to continue to develop and assess strategies that engage patients who did not return their home-mailed FIT.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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