The Development of a Digital Patient Navigation Tool to Increase Colorectal Cancer Screening Among Federally Qualified Health Center Patients: Acceptability and Usability Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Federally Qualified Health Centers (FQHCs) are an essential place for historically underserved patients to access health care, including screening for colorectal cancer (CRC), one of the leading causes of cancer death in the United States. Novel interventions aimed at increasing CRC screening completion rates at FQHCs are crucial. OBJECTIVE: This study conducts user testing of a digital patient navigation tool, called eNav, designed to support FQHC patients in preparing for, requesting, and completing CRC screening tests. METHODS: We recruited English- and Spanish-speaking patients (N=20) at an FQHC in New York City to user-test the eNav website (2 user tests; n=10 participants per user test). In each user test, participants engaged in a "think aloud" exercise and a qualitative interview to summarize and review their feedback. They also completed a baseline questionnaire gathering data about demographics, technology and internet use, medical history, and health literacy, and completed surveys to assess the website's acceptability and usability. Based on participant feedback from the first user test, we modified the eNav website for a second round of testing. Then, feedback from the second user test was used to modify and finalize the eNav website. RESULTS: Survey results supported the overall usability and acceptability of the website. The average System Usability Scale score for our first user test was 75.25; for the second, it was 75.28. The average Acceptability E-scale score for our first user test was 28.3; for the second, it was 29.2. These scores meet suggested benchmarks for usability and acceptability. During qualitative think-aloud exercises, in both user tests, many participants favorably perceived the website as motivating, interesting, informative, and user-friendly. Respondents also gave suggestions on how to improve the website's content, usability, accessibility, and appeal. We found that some participants did not have the digital devices or internet access needed to interact with the eNav website at home. CONCLUSIONS: Based on participant feedback on the eNav website and reported limitations to digital access across both user tests, we made modifications to the content and design of the website. We also designed alternative methods of engagement with eNav to increase the tool's usability, accessibility, and impact for patients with diverse needs, including those with limited access to devices or the internet at home. Next, we will test the eNav intervention in a randomized controlled trial to evaluate the efficacy of the eNav website for improving CRC screening uptake among patients treated at FQHCs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».