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Enregistrement W2792588894 · doi:10.2196/rehab.8158

Participatory Design of an Online Self-Management Tool for Users With Spinal Cord Injury: Qualitative Study

2018· article· en· W2792588894 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sonya Allin, John D. Shepherd, Jennifer R. Tomasone, Sarah Munce, Gary Linassi, Saima Hossain, Susan Jaglal

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of Western SydneyUniversity of New South WalesToronto Rehabilitation InstituteRoyal Australian College of General PractitionersOntario Neurotrauma FoundationRick Hansen Institute
Mots-clésThematic analysisParticipatory designSelf-managementQualitative researchPsychologyWork (physics)Citizen journalismMedical educationMedicineNursingEngineeringComputer scienceOperations managementSociologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rehospitalization rates resulting from secondary conditions in persons with spinal cord injuries (SCI) are high. Self-management programs for many chronic conditions have been associated with decreases in hospital readmissions. However, in the SCI community, evidence suggests that satisfaction with traditional self-management programs is low. Users with SCI have indicated preference for programs that are online (rather than in-person), that target SCI-specific concerns, and are led by peers with SCI. There is currently no program with all of these features, which addresses self-management of secondary conditions after SCI. OBJECTIVE: The aim of this study was to provide details of a participatory design (PD) process for an internet-mediated self-management program for users with SCI (called SCI & U) and illustrate how it has been used to define design constraints and solutions. METHODS: Users were involved in development as codesigners, codevelopers, and key informants. Codesigners and codevelopers were recruited from consumer advocacy groups and worked with a core development team. Key informants were recruited from geographically distributed advocacy groups to form a product advisory council that met regularly with the core team. During meetings, codesigners and informants walked through stages of work that typify PD processes such as exploration, discovery, and prototyping. This paper details the process by analyzing 10 meetings that took place between August 2015 and May 2016. Meetings were recorded, transcribed, and subjected to an inductive thematic analysis; resulting themes were organized according to their relationship to PD stages. RESULTS: A total of 16 individuals participated in meeting discussions, including 7 researchers and 9 persons with SCI from 4 Canadian provinces. Themes of trust, expertise, and community emerged in every group discussion. The exploration stage revealed interest in online self-management resources coupled with concerns about information credibility. In general, participants indicated that they felt more confident with information received from trusted, in-person sources (eg, peers or health care professionals) than information found online. The discovery stage saw participants propose and discuss concepts to filter credible information and highlight community expertise, namely (1) a community-curated resource database, (2) online information navigators, and (3) group chats with peers. Several tools and techniques were collectively prototyped in an effort to foster trust and community; these are illustrated in the Results section. CONCLUSIONS: A PD process engaging users as codesigners, codevelopers, and informants can be used to identify design concerns and prototype online solutions to promote self-management after SCI. Future work will assess the usability of the collectively designed tools among a broad population of Canadians with SCI and the tools' impact on self-efficacy and health.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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