MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793376611 · doi:10.2196/pediatrics.8677

Adolescents’ Perspectives on Using Technology for Health: Qualitative Study

2018· article· en· W2793376611 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Radović, Carolyn A. McCarty, Katherine Katzman, Laura P. Richardson

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésQualitative researchHealth careHealth information technologyAdolescent healthHealth technologyPsychologyInformation technologyKnowledge managementMedicineComputer scienceNursingSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adolescents' wide use of technology opens up opportunities to integrate technology into health visits and health care. In particular, technology has the potential to influence adolescent behavior change by offering new avenues for provider communication and support for healthy choices through many different platforms. However, little information exists to guide the integration of technology into adolescent health care, especially adolescents' perspectives and preferences for what they find useful. Objective: This qualitative study aimed to take a broad approach to understanding adolescents' use of technology for supporting their overall health and to understand whether and how adolescents envision using technology to enhance their health and clinical care, particularly in communicating with their provider. Methods: Adolescents (13-18 years) were recruited to participate in semi-structured, in-depth individual interviews. Potential participants were approached in-person through the Seattle Children's Hospital Adolescent Medicine Clinic while they were waiting for consultation appointments, through outreach to youth who expressed interest in other local research study activities, and via flyers in waiting rooms. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using a thematic analysis approach. Results: Thirty-one adolescents (58% female, M= 15.2 years) were interviewed and described 3 main uses of technology: (1) to gather information, (2a) to share their own experiences and (2b) view others' experiences in order to gain social support or inspiration, and (3) to track behaviors and health goals. Perceived benefits and potential downsides were identified for technology use. Teens desired to use technology with their provider for 3 main reasons: (1) have questions answered outside of visits, (2) have greater access to providers as a way to build relationship/rapport, and (3) share data regarding behaviors in between visits. Social media was not a preferred method for communicating with providers for any of the youth due to concerns about privacy and intrusiveness. Conclusions: Although youth are avid users of technology in general, in regard to technology for health, they display specific use preferences especially in how they wish to use it to communicate with their primary care provider. Healthcare providers should offer guidance to youth with regard to how they have used and plan to use technology and how to balance potential positives and negatives of use. Technology developers should take youth preferences into account when designing new health technology and incorporate ways they can use it to communicate with their healthcare provider.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations92
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and ParentingMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207