Usability and Cultural Relevance of an mHealth App for Hispanic/Latino Individuals Living With Rheumatoid Arthritis: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hispanic and Latino individuals represent 14.6% of rheumatoid arthritis (RA) cases in the United States and experience significant disparities in access to rheumatologic care, disease management, and health outcomes. Mobile health (mHealth) apps are promising tools to improve patient-provider communication and self-management among populations with language and literacy barriers. However, few RA-focused digital health interventions (DHIs) have been culturally adapted for Spanish-speaking Hispanic and Latino individuals. Objective: This study aims to assess the health literacy, eHealth literacy, technology trust, and digital self-efficacy of Hispanic and Latino individuals with RA, and to evaluate the cultural relevance, usability, and patient satisfaction of the Spanish-language RunRA app. Additionally, it will explore health care providers' perceptions of the app's usefulness for clinical decision-making and communication with Hispanic and Latino patients. Methods: A prospective, iterative convergent mixed methods design integrated with the Framework for Reporting Adaptations and Modifications-Expanded (FRAME) will be used. We will recruit 25 Hispanic and Latino patients with RA and 7 Spanish-speaking health care professionals. Quantitative data will include standardized questionnaires (SAHL-S, eHEALS, Human-Computer Trust Scale, Digital Self-Efficacy Scale) and app analytics. Qualitative data will be collected via interviews and focus groups using the Cultural Relevance Questionnaire (CRQ), System Usability Scale (SUS), and Mobile Application Rating Scale (uMARS). Data will be analyzed using an independent intramethod strategy, with integration guided by FRAME to inform culturally relevant app modifications. Results: We anticipate enrolling 32 participants (25 patients and 7 providers). This study will be the first to evaluate the cultural relevance and usability of an mHealth app specifically designed for Spanish-speaking Hispanic and Latino individuals living with RA. Conclusions: Our long-term goal is to assess the potential for the mHealth app to act as a vehicle for the dissemination of accurate, useful, usable, and understandable health information to populations that experience health disparities and their health care providers. Findings will inform iterative refinements to RunRA and contribute to the development of culturally responsive DHIs aimed at improving communication, shared decision-making, and health outcomes in underserved populations.
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 | 0,067 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,009 |
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 ».