Users’ Perspectives on mHealth Self-Management of Bipolar Disorder: Qualitative Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent research indicates that current mHealth apps for bipolar disorders (BDs) show crucial shortcomings. They lack important functionality, are of inconsistent quality, and are insufficiently evidence-based. mHealth apps need to be better adapted to the needs of users. The perspectives of adult service users with BD regarding mHealth apps have not been well investigated. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the needs and expectations of adults with BD regarding mHealth apps. METHODS: Two focus group sessions were organized in which patients' views on self-management and design and functionality of an mHealth app for BD were assessed. During session 1, four focus groups were organized to identify users' needs regarding support for self-management. Session 2 contained three cocreation focus groups. Through this method, the desired functionality and design were explored. RESULTS: Participants indicated that they were in need of support in various ways. Not only support in psychoeducation, including daily routine, sleep pattern, maintaining social contacts, maintaining a healthy lifestyle, and avoidance of stimuli, was considered important for them but also gaining insight into their illness was found to be crucial. CONCLUSIONS: According to the participants, their illness-related information is a key factor in gaining insight into their mood pattern. Participants wanted a functional design that would increase daily use and prevent overstimulation. The results of this study should be taken into account when developing new mHealth apps.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».