Evaluating the Acceptability of Using Virtual Reality to Promote Physical Activity Among Latino, Latina, and Latine Adults With Cardiometabolic Risk Factors and Obesity in Underresourced Settings: Protocol for a Qualitative Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity represents a significant public health challenge in the United States particularly among Latino/a/x/e communities and those in under-resourced settings. Virtual Reality (VR) is a new and innovative technology that can promote physical activity and has the potential to overcome some structural barriers. However, there are few studies that explore the acceptability of using this new technology among high-risk groups in under-resourced settings. OBJECTIVE: We outline a community-informed protocol for conducting focus groups with Latino/a/x/e adults who have cardiometabolic risk factors and obesity, residing in under-resourced communities. The focus groups will assess the acceptability of a culturally aligned virtual reality (VR) program to promote physical activity. METHODS: Using a community-engaged approach informed by Community Health Workers (CHWs) and a Community Advisory Board (CAB), we delivered an immersive VR dance experience to Latino/a/x/e adult participants with cardiometabolic risk factors and obesity. Following the VR experience, we conducted semi-structured focus group interviews to assess acceptability, guided by the Theoretical Framework of Acceptability (TFA). Data collection included a baseline demographic survey and focus group discussions to evaluate participant experiences and programs' acceptability. RESULTS: As of April 2025, we completed seven focus groups with 44 participants across three age groups: 18-29, 30-49, and 50-70 years. CONCLUSIONS: The fully analyzed data from this study will offer insights into leveraging VR as an innovative tool for promoting physical activity in underserved populations, contributing to the broader literature on digital health equity and obesity prevention.
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 | 0,041 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».