No personalization without participation: on the active contribution of psychiatric patients to the development of a mobile application for mental health
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,020 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».