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Enregistrement W4377940716 · doi:10.2196/43592

Designing a Dyad-Based Digital Health Intervention to Reduce Sedentary Time in Black Breast Cancer Survivors and Their First-degree Relatives: Human-Centered Design Study

2023· article· en· W4377940716 sur OpenAlexvenueno aff
Meghan Underhill‐Blazey, Catherine R. Marinac, Jessica A. Whiteley, Sarah F. Peterson, Karen Burns White, C H Jacques, Helen Lam, Barbara Halpenny, Shree Patel, Raymond Lamothe, Julie Wright

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteDana-Farber/Harvard Cancer CenterUniversity of Rochester
Mots-clésUsabilityBreast cancerDyadSittingMedicinePsychologyCancerFamily medicineComputer scienceSocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer, the most commonly diagnosed cancer and second leading cause of cancer-related death in women in the United States, disproportionately affects women from minoritized or low socioeconomic backgrounds. The average woman has an approximately 12% lifetime risk of developing breast cancer. Lifetime risk nearly doubles if a woman has a first-degree relative with breast cancer, and the risk increases as multiple family members are affected. Decreasing sedentary behaviors through moving more and sitting less reduces breast cancer risk and improves outcomes for cancer survivors and healthy adults. Digital health solutions, such as mobile apps that are culturally appropriate, designed with input from the target audience, and include social support, are effective at improving health behaviors. OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate the usability and acceptability of a prototype app designed with a human-centered approach to promote moving more and sitting less in Black breast cancer survivors and their first-degree relatives (parent, child, or sibling). METHODS: This 3-phase study consisted of app development, user testing, and evaluation of user engagement and usability. Key community stakeholders were engaged in the first 2 (qualitative) phases to provide input into developing the prototype app (MoveTogether). After development and user testing, a usability pilot was conducted. Participants were adult breast cancer survivors who identified as Black and agreed to participate with a relative. Participants used the app and a step-tracking watch for 4 weeks. App components included goal setting and reporting, reminders, dyad messaging, and educational resources. Usability and acceptability were assessed with a questionnaire that included the System Usability Scale (SUS) and semistructured interviews. Data were analyzed with descriptive statistics and content analysis. RESULTS: Participants in the usability pilot (n=10) were aged 30 to 50 years (6/10, 60%), not married (8/10, 80%), and college graduates (5/10, 50%). The app was used on average 20.2 (SD 8.9) out of 28 days-SUS score of 72 (range 55-95)-and 70% (7/10) agreed that the app was acceptable, helpful, and gave them new ideas. Additionally, 90% (9/10) found the dyad component helpful and would recommend the app to friends. Qualitative findings suggest that the goal-setting feature was helpful and that the dyad partner (buddy) provided accountability. Participants were neutral regarding the cultural appropriateness of the app. CONCLUSIONS: The MoveTogether app and related components were acceptable for promoting moving more in dyads of breast cancer survivors and their first-degree relatives. The human-centered approach, which involved engaging community members in the development, is a model for future technology development work. Future work should be done to further develop the intervention based on the findings and then test its efficacy to improve sedentary behavior while considering culturally informed strategies for adoption and implementation within the community. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05011279; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05011279.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,294 · 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
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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