Collaborating with Young Adults Diagnosed with Schizophrenia: A Participatory Design Study to Shape the Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Disengagement from mental health services in young adults with schizophrenia has been associated with dissatisfaction and unmet needs. Striving to improve engagement, we invited service users recently diagnosed with schizophrenia to be co-designers of a smartphone technology that will be responsive to their needs. Aim: This paper reports the first phase of a three-phased participatory design process. The objective was to identify needs of support in young adults recently diagnosed with schizophrenia and to generate ideas of how the needs could be accommodated using smartphone technology. Methods: Participatory design guided the research process and a qualitative approach was used to generate and analyse the data. Data were generated by means of participant observations (n = 45 hours) and interviews (n = 6) with young adults from a first episode psychosis program in Denmark. Findings: Low levels of knowledge and high levels of uncertainties are characteristic of young adults recently diagnosed with schizophrenia, bringing about a vast need of support in order for them to gain power over their new life situation. Our study suggests that the smartphone may be used to foster empowerment by guiding the young adult’s actions in situ, providing comprehensive and easily understood information on the go, allowing for recovery tracking, and notification of mental health changes, providing medication overview and giving easy access to healthcare providers. Conclusion: Young adults recently diagnosed with schizophrenia require comprehensive support in order to become empowered to confidently manage their new life situation. The smartphone holds this potential by offering flexible collaboration and timely access to self-management resources
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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 | 0,049 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».