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Enregistrement W2750558025 · doi:10.2196/mhealth.7229

Developing and Evaluating JIApp: Acceptability and Usability of a Smartphone App System to Improve Self-Management in Young People With Juvenile Idiopathic Arthritis

2017· article· en· W2750558025 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVersus ArthritisUniversity College LondonNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPsychosocialUsabilitymHealthSelf-managementMedicineTelemedicineHealth carePsychologyNursingApplied psychologyPsychological interventionPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Flare-ups in juvenile idiopathic arthritis (JIA) are characterized by joint pain and swelling and often accompanied with fatigue, negative emotions, and reduced participation in activities. To minimize the impact of JIA on the physical and psychosocial development and well-being of young people (YP), it is essential to regularly monitor disease activity and side effects, as well as to support self-management such as adherence to treatment plans and engagement in general health-promoting behaviors. Smartphone technology has the potential to engage YP with their health care through convenient self-monitoring and easy access to information. In addition, having a more accurate summary of self-reported fluctuations in symptoms, behaviors, and psychosocial problems can help both YP and health care professionals (HCPs) better understand the patient's condition, identify barriers to self-management, and assess treatment effectiveness and additional health care needs. No comprehensive smartphone app has yet been developed in collaboration with YP with JIA, their parents, and HCPs involved in their care. OBJECTIVES: The objective of this study was to design, develop, and evaluate the acceptability and usability of JIApp, a self-management smartphone app system for YP with JIA and HCPs. METHODS: We used a qualitative, user-centered design approach involving YP, parents, and HCPs from the rheumatology team. The study was conducted in three phases: (1) phase I focused on developing consensus on the features, content, and design of the app; (2) phase II was used for further refining and evaluating the app prototype; and (3) phase III focused on usability testing of the app. The interview transcripts were analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: A total of 29 YP (aged 10-23, median age 17) with JIA, 7 parents, and 21 HCPs were interviewed. Major themes identified as the ones that helped inform app development in phase I were: (1) remote monitoring of symptoms, well-being, and activities; (2) treatment adherence; and (3) education and support. During phase II, three more themes emerged that informed further refinement of the app prototype. These included (4) adapting a reward system to motivate end users for using the app; (5) design of the app interface; and (6) clinical practice integration. The usability testing during phase III demonstrated high rates of overall satisfaction and further affirmed the content validity of the app. CONCLUSIONS: We present the development and evaluation of a smartphone app to encourage self-management and engagement with health care for YP with JIA. The app was found to have high levels of acceptability and usability among YP and HCPs and has the potential to improve health care and outcomes for this age group. Future feasibility testing in a prospective study will firmly establish the reliability, efficacy, and cost-effectiveness of such an app intervention for patients with arthritis.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,339 · 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