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Enregistrement W4381666000 · doi:10.2196/47851

Mobile Web App Intervention to Promote Breast Cancer Screening Among American Indian Women in the Northern Plains: Feasibility and Efficacy Study

2023· article· en· W4381666000 sur OpenAlexvenueno aff
Soonhee Roh, Yeon-Shim Lee, DenYelle Baete Kenyon, Amy Elliott, Daniel G. Petereit, Anu Gaba, Hee Yun Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineBreast cancerIntervention (counseling)Community-based participatory researchHealth equityRandomized controlled trialFamily medicineParticipatory action researchCancerGerontologyPublic healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the most common cancer in the United States and the second leading cause of death for American Indian women. American Indian women have lower rates of breast cancer screening than other racial groups, and disparities in breast cancer mortality and survival rates persist among them. To address this critical need, a culturally appropriate, accessible, and personalized intervention is necessary to promote breast cancer screening among American Indian women. This study used mobile health principles to develop a mobile web app-based mammogram intervention (wMammogram) for American Indian women in a remote, rural community in the Northern Plains. OBJECTIVE: This study aimed to assess the feasibility and efficacy of the wMammogram intervention, which was designed to motivate American Indian women to undergo breast cancer screening, as compared with the control group, who received an educational brochure. METHODS: Using community-based participatory research (CBPR) principles and a multipronged recruitment strategy in a randomized controlled trial design, we developed the wMammogram intervention. This study involved 122 American Indian women aged between 40 and 70 years, who were randomly assigned to either the intervention group (n=62) or the control group (n=60). Those in the intervention group received personalized and culturally appropriate messages through a mobile web app, while those in the control group received an educational brochure. We measured outcomes such as mammogram receipt, intention to receive breast cancer screening after the intervention, and participants' satisfaction with and acceptance of the intervention. RESULTS: =-3.61; P<.001). Moreover, compared with the brochure group, the intervention group expressed greater intention to receive a mammogram in the future when it is due (62/62, 100% vs 51/60, 85%) and were more willing to recommend the intervention they received to their friends (61/62, 98.4% vs 54/60, 90%) with statistically significant differences. CONCLUSIONS: This study shows the feasibility and efficacy of the wMammogram intervention to promote breast cancer screening for American Indian women in a remote, rural community-based setting. Findings suggest that, with advancements in technology and the ubiquity of mobile devices, mobile web apps could serve as a valuable health intervention tool that builds upon low-cost technology and enhances accessibility and sustainability of preventive care to help reduce breast health disparities experienced in hard-to-reach American Indian populations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05530603; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05530603.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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