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Enregistrement W4380576597 · doi:10.2196/45696

Developing a Culturally and Linguistically Congruent Digital Storytelling Intervention in Vietnamese and Korean American Mothers of Human Papillomavirus–Vaccinated Children: Feasibility and Acceptability Study

2023· article· en· W4380576597 sur OpenAlexvenueno aff
Sunny Kim, Angela Chia‐Chen Chen, Lihong Ou, Linda Larkey, Michael Todd, Yooro Han

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 Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthOncology Nursing Foundation
Mots-clésVietnameseSnowball samplingStorytellingPsychological interventionmHealthIntervention (counseling)MedicineDigital storytellingPsychologyMedical educationFamily medicineNursingPedagogyNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The high morbidity, mortality, and economic burden attributed to cancer-causing human papillomavirus (HPV) call for researchers to address this public health concern through HPV vaccination. Disparities of HPV-associated cancers in Vietnamese and Korean Americans exist, yet their vaccination rates remain low. Evidence points to the importance of developing culturally and linguistically congruent interventions to improve their HPV vaccination rates. We adopted digital storytelling (DST) that combines oral storytelling with computer-based technology (digital images, audio recording, and music) as a promising approach for facilitating the communication of culturally relevant health messages. OBJECTIVE: This study aimed to (1) assess the feasibility and acceptability of intervention development through DST workshops, (2) conduct an in-depth analysis of the cultural experience that shapes HPV attitudes, and (3) explore aspects of the DST workshop experience that could inform future formative and intervention work. METHODS: Through community partners, social media, and snowball sampling, we recruited 2 Vietnamese American and 6 Korean American mothers (mean age 41.4, SD 5.8 years) who had children vaccinated against HPV. Three virtual DST workshops were conducted between July 2021 and January 2022. Our team supported mothers to develop their own stories. Mothers completed web-based surveys before and after the workshop and provided feedback on each other's story ideas and the workshop experience. We used descriptive statistics to summarize quantitative data and constant comparative analysis to analyze qualitative data collected in the workshop and field notes. RESULTS: Eight digital stories were developed in the DST workshops. They were well accepted, and the mothers showed overall satisfaction and relevant indicators (eg, would recommend it to others, would attend a similar workshop, it was worth their time; mean 4.2-5, range 1-5). Mothers found the process rewarding and appreciated the opportunity to share their stories in group settings and learn from each other. The 6 major themes that emerged from the data reflect the mothers' rich personal experiences, attitudes, and perceptions about their child's HPV vaccination, which included (1) showing parents' love and responsibility; (2) HPV and related knowledge, awareness, and attitudes; (3) factors influencing vaccine decision-making; (4) source of information and information sharing; (5) response to children's being vaccinated; and (6) cultural perspectives on health care and HPV vaccination. CONCLUSIONS: Our findings suggest that a virtual DST workshop is a highly feasible and acceptable approach to engaging Vietnamese American and Korean American immigrant mothers in developing culturally and linguistically congruent DST interventions. Further research is needed to test the efficacy and effectiveness of digital stories as an intervention for Vietnamese American and Korean American mothers of unvaccinated children. This process of developing an easy-to-deliver, culturally and linguistically aligned, and holistic web-based DST intervention can be implemented with other populations in other languages.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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