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Enregistrement W7077498456 · doi:10.2196/70354

Cultural Adaptation of a Web-Based Ostomy Care Intervention for Hispanic Patients With Cancer and Caregivers: Mixed Methods Study

2025· article· en· W7077498456 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)CancerCulturally appropriatePaceAdaptation (eye)Health careMEDLINEResearch design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ostomy creation for cancer treatment negatively impacts the quality of life of both patients and caregivers. Hispanic patients with cancer and caregivers often face additional challenges, including limited access to supportive care programs. Objective: This study aimed to examine the experiences and preferences of Hispanic patients with cancer living with ostomies and their caregivers to inform the cultural adaptation of an existing intervention program and the design of Ostomy Self-Care Program (Programa de AutoCuidado de Estoma [PACE]). Methods: In this 2-stage study, conducted between March and August 2023 in San Antonio, Texas, we used a qualitatively driven mixed methods design, starting with an initial survey followed by qualitative interviews to explore the experiences, needs, and intervention preferences of Hispanic patients and caregivers managing ostomy care. We used Braun and Clarke's 6-phase thematic analysis approach to analyze the qualitative data and performed descriptive analysis for the quantitative data. Subsequently, we applied affinity diagramming and persuasive systems design principles to guide the design of PACE. Results: In total, 14 Hispanic participants managing an ostomy (9 patients with cancer and 5 caregivers) completed a survey and participated in interviews, continuing until data saturation was reached. Participants had a mean age of 58.9 (SD 13.01, range 37-79) years, and most (n=12) reported a high school diploma or General Educational Development as their highest education level. Around 5 (36%) participants scored below 26 on the eHealth Literacy Scale (eHEALS), indicating low digital health literacy, and the average Charlson Comorbidity Index (CCI) was 3.21 (SD 1.86, range 0-6). Overall, 3 major themes emerged from the qualitative data analysis, namely perceptions of living with an ostomy, seeking support, and postsurgery challenges. Additionally, two primary themes emerged from participant interviews: (1) importance of preferred language and multimedia delivery and (2) patients and caregivers desire early introduction, multimodal delivery of materials, and inclusion of peer and family support. These themes informed the design and development of a culturally appropriate, web-based, bilingual PACE intervention that integrates content visualization, cultural adaptations, and persuasive technologies-strategies designed to encourage user engagement. Conclusions: Our findings emphasize the importance of understanding the ostomy care experiences, supportive care needs, and intervention preferences of Hispanic patients and caregivers. Informed by stakeholders' insights, we culturally adapted the original intervention program using persuasive systems design principles to design and develop the PACE intervention, aiming to enhance engagement among Hispanic patients with cancer and caregivers, support effective self-management of ostomy care, and improve health outcomes.

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 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
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