Recommendations for Designing a Digital Health Tool for Blindness Prevention Among High-Risk Diabetic Retinopathy Patients: Qualitative Focus Group Study of Adults With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of preventable blindness among working-aged adults. Black, Latine, and low-income individuals are screened less for DR, diagnosed later, treated less often, and go blind more than White individuals. Objective: This study aimed to engage members to co-design a digital health tool that is accessible, user-friendly, and culturally relevant, through a community-led research approach,. Methods: Using a qualitative approach, we conducted 4 semistructured focus group interviews with 19 individuals from the Greater New Haven area, aged 18 years or older, and diagnosed with diabetes. We transcribed and coded the focus group interviews and categorized them into themes using affinity mapping. The specific aims were to complete a comprehensive needs assessmen for the development of a community-responsive digital health tool and to increase access to information about DR screening in high-risk populations. We transcribed the focus group interviews, used rapid qualitative analysis to generate themes, and completed affinity mapping to identify content and features for a digital health tool for preventing blindness from DR. Results: We interviewed 19 individuals (68% [13/19] female, 47% [9/19] Black, 26% [5/19]) Hispanic) in 4 focus groups. Over 80% (15/19) had access to smart devices, including smartphones (17/19, 89%), smartwatches (4/19, 21%), computers (14/19, 74%), and tablets (11/19, 58%). Many participants had access to multiple devices (17/19, 89%). Participants self-reported hemoglobin A1c (mean hemoglobin A1c 6.77, SD 1.93) and age (mean age 58.79, SD 19.54). Education levels among participants varied. Almost half of all the participants (9/19, 47%) completed some college, a little less than a quarter (4/19, 21%) achieved a high school diploma or general education development certificate, and a little less than a quarter (4/19, 21%) completed less than a high school equivalent of education. Household income levels across nearly all participants (14/19, 74%) were below US $50,000, but household size data were not collected. Participants reported extensive experience with diabetes or prediabetes (mean years with diabetes or prediabetes 17.06, SD 17.53). The themes obtained from coding focus group interviews included the mental toll of diabetes, peer support like accountability and local community events, education about diabetes management, barriers to DR screening like long wait times for appointments or cost of medications, and diet-related topics like how to find cost-effective healthy food. Conclusions: DR is one of the leading causes of blindness, and many treatments exist. Despite the existence of treatments, historically marginalized populations experience poor health outcomes, including blindness. Our community-based approach aids in the creation of a culturally responsive digital health tool.
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 | 0,085 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».