共同设计技术以减少健康差异并应对新冠疫情后的新常态：基于混合方法的社区参与式研究方法提案

《JMIR Research Protocols》：Co-Designing Technology to Reduce Health Disparities and Address New Norms Post–COVID-19: Proposal for a Mixed Methods Community-Based Participatory Research Approach

该项目通过社区参与式研究（CBPR）和混合方法，与拉丁裔及夏威夷原住民和太平洋岛民（NHPI）社区合作开发移动健康应用，旨在改善肥胖相关健康行为和心理健康，减少两类人群的健康差异。研究包括关键访谈、焦点小组、社区健康调查及协作开发测试mHealth应用，并注重培养少数族裔学生科研能力。

　　新冠疫情的爆发深刻改变了人们的生活方式，尤其是在那些原本就面临健康差异的弱势群体中，这种变化进一步加剧了健康不平等现象。拉丁裔和夏威夷原住民及太平洋岛屿裔（NHPI）群体在健康问题上尤为突出，他们不仅在疾病死亡率上位居前列，而且肥胖率也较高。例如，心脑血管疾病、癌症和糖尿病是这两类人群的主要致死原因，同时，肥胖问题在他们中尤为普遍。因此，在疫情之后，我们需要重新审视健康不平等现象与新的社会规范、态度以及健康行为模式之间的相互作用。这种综合性的视角将帮助我们更好地理解如何利用现有的社会资源和技术手段，特别是智能手机应用（mHealth）等工具，来促进健康行为的改变。

为了有效应对这些挑战，本研究旨在通过减少拉丁裔和NHPI群体的健康不平等现象，结合疫情带来的新健康行为模式、社会规范变化以及技术使用增加的背景，开展一项多阶段、多方法的研究项目。项目的核心目标是通过与社区的紧密合作，开发出一种既符合文化背景又具有实际应用价值的移动健康应用，从而改善肥胖相关的健康行为和心理健康状况。同时，该项目还致力于提升学生在生物医学研究领域的参与度，尤其是那些在该领域中代表性不足的群体，通过提供系统的培训和实践机会，培养未来的独立健康不平等研究者和学者。

在方法上，本研究采用基于社区的研究方法（CBPR）和混合研究方法。CBPR强调社区与研究者之间的平等合作，确保社区成员在研究设计、实施和评估过程中拥有发言权和参与度。这种方法不仅有助于构建更加贴合实际需求的干预策略，还能增强研究成果的可推广性和可持续性。为了进一步指导研究设计和数据收集，我们还引入了RE-AIM（Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance）框架，该框架能够帮助我们评估干预措施的覆盖面、效果、采纳率、实施过程和长期维护能力。通过这一框架，我们能够更系统地规划研究内容，并确保最终开发出的移动健康应用能够满足不同文化背景下的用户需求。

项目的第一阶段将通过关键人物访谈和焦点小组讨论，收集拉丁裔和NHPI群体的健康需求、社会规范、文化信念以及他们对新技术（如健康应用）的接受度和使用意愿。这些定性数据将为后续的定量调查提供重要参考。第二阶段将通过社区健康调查，收集更多关于健康行为、文化规范、技术使用情况以及潜在健康风险的数据。第三阶段则将重点放在与加州州立大学圣马科斯分校（CSUSM）创新中心合作，共同设计和测试新的移动健康应用（beta版）。我们计划招募至少30名来自每个群体的参与者进行测试，并通过反馈调查和应用演示，评估其可用性和接受度，以及对健康行为改善的效果。

此外，本项目还将关注研究能力的建设，特别是在培养那些在生物医学研究领域代表性不足的学生方面。通过与CSUSM的培训、研究和科学教育办公室合作，我们将招募来自公共卫生、护理、人类发展、运动科学（健康科学方向）、商业、工程等不同学科背景的学生，让他们参与到整个研究过程中。这些学生将在研究的各个阶段接受培训，包括访谈、焦点小组、调查分析以及将社区洞察转化为创新设计的过程。我们希望通过这种方式，不仅提升学生的科研能力，还鼓励他们未来在健康不平等研究、行为科学和生物医学研究领域继续深造和从事相关工作。

为了确保研究的顺利进行，我们将与社区组织、宗教机构、文化团体等建立长期合作关系。这些合作将为研究提供必要的支持，包括参与者的招募、数据的收集与分析，以及最终研究成果的反馈与推广。同时，我们还将评估这些合作对研究能力和项目可持续性的影响，确保所有合作伙伴在研究过程中都能获得实质性的收益和成长。

在研究设计方面，我们将采用多种数据收集工具，包括访谈、焦点小组和问卷调查。访谈和焦点小组将采用面对面方式进行，由经过培训的学生研究人员负责。这些讨论将围绕健康行为、文化规范、技术使用偏好以及参与健康干预的障碍和解决方案展开。问卷调查则将通过自我报告的方式进行，涵盖健康知识、健康行为模式、技术使用情况、文化背景等多个方面。我们还计划使用扩展的统一技术接受和使用理论（UTAUT）来评估参与者对新技术的接受度和使用意愿，包括性能期望、社会影响、努力期望、促进条件、感知乐趣、移动自我效能感、满意度和信任度等关键因素。

数据分析方面，定性数据将通过ATLAS.ti软件进行编码和主题提取，由研究团队的两位核心成员（主要研究者和一名训练有素的研究助理）负责。定量数据则将使用SPSS软件进行描述性统计和多元分析，以探索健康行为与各种社会、文化、经济因素之间的关系。我们还将根据不同的研究目标，采用线性回归或逻辑回归等方法，分析健康行为变化的潜在影响因素。

在时间安排上，本研究将分为四个阶段。第一年主要用于研究工具的开发、研究团队的培训和招募，以及完成关键人物访谈和焦点小组讨论。第二年将专注于社区健康调查的实施和对初步研究结果的评估。第三年则将与创新中心合作，开发基于社区反馈的移动健康应用。第四年将用于最终的beta测试、结果的分析与传播，以及撰写小企业技术转移（STTR）申请，以推动该技术的进一步发展和应用。

在整个研究过程中，我们还将关注伦理问题。由于研究涉及人类参与者，我们将遵循美国卫生与公共服务部（HHS）关于人类研究参与者的保护规定，确保所有数据收集和分析过程符合伦理标准。所有参与者将匿名处理，数据将严格保密，仅在获得书面同意的情况下才会被用于研究分析。此外，我们将为参与者提供适当的补偿，包括礼品卡，以表达对他们时间与贡献的尊重。

本研究的成果将不仅限于技术开发，还包括对社区健康需求的深入理解，以及对健康不平等现象的系统性干预策略。通过与社区的紧密合作，我们希望能够开发出一种既符合文化背景又具有实际应用价值的移动健康应用，从而改善拉丁裔和NHPI群体的健康状况。此外，我们还希望通过这一研究，培养出更多具有多元背景的研究人员，为未来的健康不平等研究和技术创新提供坚实的人才基础。

在讨论部分，我们回顾了本研究的背景、目标、方法和预期成果，并分析了其潜在的优势与局限性。本研究的最大优势在于其社区导向的研究方法，能够确保研究成果真正服务于目标群体。通过与社区的密切合作，我们能够更准确地识别和满足他们的健康需求，同时提高干预措施的文化适应性和有效性。然而，研究过程中也面临一些挑战，例如样本量的限制、对应用开发专业知识的需求，以及研究范围仅限于圣地亚哥北县的地理局限性。针对这些挑战，我们计划通过与社区顾问委员会的紧密合作，确保研究的全面性和灵活性，同时积极寻求外部专家的支持，以弥补在技术开发方面的不足。

未来的工作将集中在对beta版应用的反馈收集和改进上，特别是通过与社区成员的互动，不断优化应用的功能和用户体验。我们还计划引入人工智能技术，以进一步提升应用的智能化水平和个性化服务能力。随着应用的完善和推广，我们还将进行长期的健康影响评估，以确保其在实际应用中的效果和可持续性。最终，我们希望通过这一研究，不仅改善拉丁裔和NHPI群体的健康状况，还能为其他弱势群体提供可借鉴的经验和模式。