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Enregistrement W2799917479 · doi:10.2196/10774

Developing Technology to Mobilize Personal Strengths in People with Chronic Illness: Positive Codesign Approach

2018· article· en· W2799917479 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 Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAppreciative Inquiry and Organizational Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésPsychological interventionPositive psychologyPsychologyPersonal developmentSocial psychologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging research from psychology and the bio-behavioral sciences recognizes the importance of supporting patients to mobilize their personal strengths to live well with chronic illness. Positive technology and positive computing could be used as underlying design approaches to guide design and development of new technology-based interventions for this user group that support mobilizing their personal strengths. OBJECTIVE: A codesigning workshop was organized with the aim to explore user requirements and ideas for how technology can be used to help people with chronic illness activate their personal strengths in managing their everyday challenges. METHODS: Thirty-five participants from diverse backgrounds (patients, health care providers, designers, software developers, and researchers) participated. The workshop combined principles of (1) participatory and service design to enable meaningful participation and collaboration of different stakeholders and (2) an appreciative inquiry methodology to shift participants' attention to positive traits, values, and aspects that are meaningful and life-giving and stimulate participants' creativity, engagement, and collaboration. Utilizing these principles, participants were engaged in group activities to develop ideas for strengths-supportive tools. Each group consisted of 3-8 participants with different backgrounds. All group work was analysed using thematic analyses. RESULTS: Participants were highly engaged in all activities and reported a wide variety of requirements and ideas, including more than 150 personal strength examples, more than 100 everyday challenges that could be addressed by using personal strengths, and a wide range of functionality requirements (eg, social support, strength awareness and reflection, and coping strategies). 6 concepts for strength-supportive tools were created. These included the following: a mobile app to support a person to store, reflect on, and mobilize one's strengths (Strengths treasure chest app); "empathy glasses" enabling a person to see a situation from another person's perspective (Empathy Simulator); and a mobile app allowing a person to receive supportive messages from close people in a safe user-controlled environment (Cheering squad app). Suggested design elements for making the tools engaging included: metaphors (eg, trees, treasure island), visualization techniques (eg, dashboards, color coding), and multimedia (eg, graphics). Maintaining a positive focus throughout the tool was an important requirement, especially for feedback and framing of content. CONCLUSIONS: Combining participatory, service design, and appreciative inquiry methods were highly useful to engage participants in creating innovative ideas. Building on peoples' core values and positive experiences empowered the participants to expand their horizons from addressing problems and symptoms, which is a very common approach in health care today, to focusing on their capacities and that which is possible, despite their chronic illness. The ideas and user requirements, combined with insights from relevant theories (eg, positive technology, self-management) and evidence from the related literature, are critical to guide the development of future more personalized and strengths-focused self-management tools.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,308 · 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