Uptake of Digital Health Interventions for Cardiometabolic Disease in British South Asian Individuals: Think Aloud Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital health interventions (DHIs) could support prevention and management of cardiometabolic disease. However, those who may benefit most often experience barriers to awareness and adoption of these interventions. Objective: Among South Asian individuals, we evaluated user experience of DHIs for prevention and management of cardiometabolic disease, aiming to understand barriers and facilitators to initial and ongoing use. Methods: Among South Asian individuals recruited via primary care, community organizations, and snowball methods (n=18), we conducted "think-aloud" interviews using a reflective and reactive approach. Participants included nonusers, as well as those that used a range of DHIs as part of monitoring and improving their health. Participants were asked to think aloud while completing a task they routinely do in a familiar DHI, as well as while setting up and completing a search task in a novel DHI; they were encouraged to behave as if unobserved. Results: Lack of cultural specificity was highlighted as reducing relevance and usability, particularly relating to dietary change. Preferred features reflected individual health beliefs and behaviors, digital skills, and trust in DHIs. For example, tracking blood glucose was considered by some to be positive, while for others it caused distress and anxiety. Similarly, some users found the novel DHI to be extremely simple to set up and use, and others grew frustrated navigating through initial interfaces. Many participants raised concerns about data privacy and needing to agree to terms and conditions that they did not understand. Participants expressed that with information and support from trusted sources, they would be interested in using DHIs as part of self-management. Conclusions: DHIs may support South Asians to prevent and manage cardiometabolic disease, but it is important to consider the needs of specific user groups in DHI development, design, and implementation. Despite motivation to make health changes, digital barriers are common. Cultural appropriateness and trusted sources (such as health care providers and community organizations) have roles in increasing awareness and enabling individuals to access and use DHIs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».