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Enregistrement W2101287806 · doi:10.2196/mhealth.2567

Ideas and Enhancements Related to Mobile Applications to Support Type 1 Diabetes

2013· article· en· W2101287806 sur OpenAlexvenueno aff
Andy Pulman, Jacqui Taylor, Kathleen Galvin, Mike Masding

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBournemouth University
Mots-clésSociotechnical systemInterviewQualitative researchMobile technologymHealthKnowledge managementPsychologyMedicineMobile deviceComputer scienceInternet privacyNursingWorld Wide WebSociologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile devices have become increasingly important to young people who now use them to access a wide variety of health-related information. Research and policy related to the integration of health information and support with this technology do not effectively consider the viewpoint of a younger patient. Views of young people with type 1 diabetes are vital in developing quality services and improving their own health-related quality of life (HRQOL), yet research on their lifestyle and use of Web and mobile technology to support their condition and in non-health-related areas is sparse. OBJECTIVE: To develop insight into young people with type 1 diabetes and their current use of Web and mobile technology and its potential impact on HRQOL. This can be achieved by constructing an in-depth picture of their day-to-day experiences from qualitative interviewing and exploring how they make use of technology in their lives and in relation to their condition and treatment. The goal was then to build something to help them, using the researcher's technical expertise and seeking users' opinions during the design and build, utilizing sociotechnical design principles. METHODS: Data were collected by semistructured, in-depth qualitative interviews (N=9) of young people with type 1 diabetes aged 18-21. Interviews were transcribed and loaded onto NVivo for theme identification. Data analysis was undertaken during initial interviews (n=4) to locate potential ideas and enhancements for technical development. Latter interviews (n=5) assisted in the iterative sociotechnical design process of the development and provided additional developmental ideas. RESULTS: Six themes were identified providing an understanding of how participants lived with and experienced their condition and how they used technology. Four technological suggestions for improvement were taken forward for prototyping. One prototype was developed as a clinically approved app. A number of ideas for new mobile apps and enhancements to currently existing apps that did not satisfactorily cater to this age group's requirements for use in terms of design and functionality were suggested by interviewees but were not prototyped. CONCLUSIONS: This paper outlines the nonprototyped suggestions from interviewees and argues that young people with type 1 diabetes have a key role to play in the design and implementation of new technology to support them and improve HRQOL. It is vital to include and reflect on their suggestions as they have a radically different view of technology than either their parents or practitioners. We need to consider the relationship to technology that young people with type 1 diabetes have, and then reflect on how this might make a difference to them and when it might not be a suitable mechanism to use.

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)0,023
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,409 · 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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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