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Enregistrement W4414084292 · doi:10.2196/65078

Using American Sign Language–Fluent Community Health Navigators to Advance Cancer Screening Adherence through Videoconferencing With Deaf, Deafblind, and Hard of Hearing Adults: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4414084292 sur OpenAlexvenueno aff
Poorna Kushalnagar, Sowmya R. Rao, Erika Bergeron, Rupa S. Valdez, Regina Wang, Raja Kushalnagar, Georgia Robins Sadler

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésRandomized controlled trialProtocol (science)VideoconferencingCancer screeningTelemedicineCommunity healthHealth careTelehealth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer screening nonadherence persists among adults who are deaf, deafblind, and hard of hearing (DDBHH). These barriers span individual, clinician, and health care system levels, contributing to difficulties understanding cancer information, accessing screening services, and following treatment directives. Critical communication barriers include ineffective patient-physician communication, limited access to American Sign Language (ASL) cancer information, misconceptions about medical procedures, insurance navigation difficulties, and intersectional barriers for multiply marginalized individuals. OBJECTIVE: This randomized controlled trial addresses these barriers by implementing the first videoconference-based study of ASL-fluent community health navigators (ASL-CHNs) to improve cancer screening adherence among adults who are DDBHH. The study tests whether ASL-CHN intervention results in greater adherence to cancer screening guidelines, improved patient-physician communication ratings, and increased cancer knowledge compared to standard care. METHODS: The study uses a videoconference-delivered, block-randomized design stratifying 200 participants who are DDBHH by age and sex, with 100 participants assigned to the ASL-CHN intervention and 100 to standard care. All participants are confirmed as nonadherent to at least 1 of 5 age-appropriate cancer screening guidelines recommended by the United States Preventive Services Task Force for breast, cervical, colorectal, lung, and prostate cancers. Recruitment occurred nationwide through multiple strategies including prior study participants, community partners, and major community events. The intervention arm receives support from specially trained ASL-CHNs over several months, accommodating lengthy scheduling processes for cancer screenings. Primary outcomes measure completion of age- and risk-appropriate cancer screening, with prostate cancer focusing on shared decision-making participation. Secondary outcomes assess patient-physician communication using the validated National Cancer Institute's Health Information National Trends Survey (NCI-HINTS) Patient Centered Communication questionnaire in ASL. Tertiary outcomes examine cancer knowledge through validated measures. The analysis uses intent-to-treat methodology using multivariable logistic regression, accounting for potential clustering effects and anticipated 25% attrition. RESULTS: As of August 2025, more than 75% of the target enrollment has been achieved. Preliminary data indicate that the intervention group is consistently outperforming the standard care group in cancer screening adherence, supporting the study hypothesis that ASL-CHNs are effective in promoting cancer screening adherence among previously nonadherent participants who are DDBHH. CONCLUSIONS: The ASL-CHN intervention represents an accessible, scalable solution for reducing cancer screening disparities. By combining personalized navigation with ASL-fluent community health support through videoconferencing, this intervention addresses limitations of previous screening programs that lacked accessible support. If successful, the ASL-CHN model could provide health care providers with a practical, recommendable option for patients who are DDBHH requiring navigator support that can be done remotely through videoconferencing, potentially improving early detection rates and reducing cancer mortality in this underserved population while advancing accessible care delivery. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06492993; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06492993. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/65078.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomiséhigh
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomiséhigh
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomiséhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,008

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,348 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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