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Enregistrement W4361981279 · doi:10.2196/40917

Exploring the Acceptability of Text Messages to Inform and Support Shared Decision-making for Colorectal Cancer Screening: Online Panel Survey

2023· article· en· W4361981279 sur OpenAlexvenueno aff
Soohyun Hwang, Allison J. Lazard, Meredith K. Reffner Collins, Alison T. Brenner, Hillary Heiling, Allison M. Deal, Seth D. Crockett, Daniel S. Reuland, Jennifer Elston Lafata

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerComputer scienceColorectal cancer screeningMedicinePsychologyCancerInternal medicineColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While online portals may be helpful to engage patients in shared decision-making at the time of cancer screening, because of known disparities in patient portal use, sole reliance on portals to support cancer screening decision-making could exacerbate well-known disparities in this health care area. Innovative approaches are needed to engage patients in health care decision-making and to support equitable shared decision-making. OBJECTIVE: We assessed the acceptability of text messages to engage sociodemographically diverse individuals in colorectal cancer (CRC) screening decisions and support shared decision-making in practice. METHODS: We developed a brief text message program offering educational information consisting of components of shared decision-making regarding CRC screening (eg, for whom screening is recommended, screening test options, and pros/cons of options). The program and postprogram survey were offered to members of an online panel. The outcome of interest was program acceptability measured by observed program engagement, participant-reported acceptability, and willingness to use similar programs (behavioral intent). We evaluated acceptability among historically marginalized categories of people defined by income, literacy, and race. RESULTS: Of the 289 participants, 115 reported having a low income, 146 were Black/African American, and 102 had less than extreme confidence in their health literacy. With one exception, we found equal or greater acceptability, regardless of measure, within each of the marginalized categories of people compared to their counterparts. The exception was that participants reporting an income below US $50,000 were less likely to engage with sufficient content of the program to learn that there was a choice among different CRC screening tests (difference -10.4%, 95% CI -20.1 to -0.8). Of note, Black/African American participants reported being more likely to sign up to receive text messages from their doctor's office compared to white participants (difference 18.7%, 95% CI 7.0-30.3). CONCLUSIONS: Study findings demonstrate general acceptance of text messages to inform and support CRC screening shared decision-making.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,578
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,050 · 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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