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Enregistrement W2756902271 · doi:10.2196/mhealth.7136

A User-Centered Approach: Understanding Client and Caregiver Needs and Preferences in the Development of mHealth Apps for Self-Management

2017· article· en· W2756902271 sur OpenAlexvenueno aff
Roxanna Bendixen, Andrea D. Fairman, Meredith Karavolis, Carly Sullivan, Bambang Parmanto

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion
Mots-clésmHealthSelf-managementMobile appsRehabilitationHealth management systemPsychologyInternet privacyComputer scienceApplied psychologyMultimediaMedicineNursingWorld Wide WebPsychological interventionPhysical therapyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many adolescents and young adults with chronic illness or disability often fail to develop the self-management skills necessary to independently handle medical and self-management routines. In light of these needs, we are developing iMHere 2.0 (Interactive Mobile Health and Rehabilitation), a mobile health (mHealth) system to support a self-management program. OBJECTIVE: Our objective was to gather data from persons with brain and spinal cord anomalies (BSA) and their caregivers to better understand how mHealth would be most helpful in supporting them to proactively manage daily self-care routines and to access medical care as needed. The specific purpose was not only to gather feedback and to gain increased insight into the design of the new version of iMHere, but also to gather perspectives of new groups, namely adolescents as young as 12 years and their parents and/or caregivers. METHODS: Our project employed focus group sessions and surveys to collect data from participants with BSA, as well as their caregivers. A total of six focus group sessions were conducted on four separate occasions until the data gathered reached saturation. The objectives of our focus group sessions were to better understand ways to develop mHealth systems to support self-management, to promote independence, to motivate long-term system use, and to prevent medical problems that lead to hospitalizations and emergency room visits for youth and young adults with BSA. RESULTS: A total of 16 youth and young adults with BSA and 11 caregivers participated in the sessions. Within and among our groups, the following five overarching themes emerged from the data: (1) make it easy, (2) engage, (3) educate and prepare, (4) motivate and support, and (5) personalize. Participants shared their perspectives and detailed information about mHealth apps that would be important for independence in self-care and self-management. CONCLUSIONS: Our findings suggest that most individuals keep their mobile phones with them at all times and typically use a mobile phone for social media, music, photos, and texting. Our qualitative analysis indicates that youth and young adults with BSA, as well as their caregivers, acknowledge the importance of being actively engaged in developing and using mHealth apps that monitor and manage their health care needs. Information gleaned from these focus group sessions and surveys have provided data to refine the iMHere 2.0 mHealth prototype platform that we have developed.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations90
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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