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Enregistrement W2156361351 · doi:10.1186/1472-6947-13-78

No personalization without participation: on the active contribution of psychiatric patients to the development of a mobile application for mental health

2013· article· en· W2156361351 sur OpenAlex
Jean‐François Pelletier, Michael Rowe, Nathe François, Julie Bordeleau, Sonia Lupien

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Louis-H LafontaineInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchYale University
Mots-clésMental healthFocus groupMoodPersonalizationMedicineOutpatient clinicData collectionEmpowermentMobile technologyPsychiatryMobile devicePsychologyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the increasing pervasiveness of mobile computational technologies, knowledge about psychiatric patients' preferences regarding the design and utility of mobile applications is very poor. This paper reports on a pilot-study that involved 120 psychiatric patients in the development of a mobile application (app) that is being used for data entry into the Signature Project data bank at the Institut universitaire en santé mentale de Montréal (IUSMM), Canada. Participants were invited to comment on the 'look and feel' of the Signature App. Their input also extended the procedures for data collection. These suggestions may contribute to increased mental health literacy and empowerment of persons with mental illness receiving services at the IUSMM. METHODS: Participants were recruited to fill out a questionnaire on a tablet computer while waiting at the Emergency Room (ER, n = 40), Psychotic Disorders outpatient clinic (n = 40) or Anxiety and Mood Disorders outpatient clinic (n = 40) of IUSMM. Nine patients from each of these sub-groups participated in a focus group to review the results and to discuss how the design and use of the Signature App could be improved to better meet the needs of patients. RESULTS: This study (n = 120) indicated that psychiatric patients are clearly capable of using a tablet computer to fill out questionnaires for quantitative data entry, and that they enjoyed this experience. Results from the focus groups (n = 27) highlight that the app could also be used by patients to communicate some personal and contextual qualitative information. This would support a holistic and person-centered approach, especially at the ER where people acutely need to describe their recent history and receive emotional support. CONCLUSIONS: This pilot-study has confirmed the necessity of involving patients not only in the testing of a new mobile application, but also as active contributors in the entire research and development process of a person-centered information and communication technology infrastructure. The input of participants was essential in designing the Signature Project computational procedure and making use of the app a positive and empowering experience. Participants also gave critical feedback remarks that went beyond the initial scope of the pilot-study, for example they suggested the addition of a client-clinician component.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,381 · 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