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Enregistrement W2891458167 · doi:10.2196/mhealth.9856

Development of an mHealth platform for HIV Care: Gathering User Perspectives Through Co-Design Workshops and Interviews

2018· article· en· W2891458167 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Marent, Flis Henwood, Mary Darking

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthThematic analysisHealth careHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineNursingTelemedicineQualitative researchPsychologyFamily medicinePsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite advances in testing and treatment, HIV incidence rates within European countries are at best stable or else increasing. mHealth technology has been advocated to increase quality and cost-effectiveness of health services while dealing with growing patient numbers. However, studies suggested that mHealth apps are rarely adopted and often considered to be of low quality by users. Only a few studies (conducted in the United States) have involved people living with HIV (PLWH) in the design of mHealth. OBJECTIVE: The goal of this study was to facilitate a co-design process among PLWH and clinicians across 5 clinical sites in the European Union to inform the development of an mHealth platform to be integrated into clinical care pathways. We aimed to (1) elicit experiences of living with HIV and of working in HIV care, (2) identify mHealth functionalities that are considered useful for HIV care, and (3) identify potential benefits as well as concerns about mHealth. METHODS: Between January and June 2016, 14 co-design workshops and 22 semistructured interviews were conducted, involving 97 PLWH and 63 clinicians. Data were analyzed thematically and iteratively, drawing on grounded theory techniques. RESULTS: Findings were established into 3 thematic clusters: (1) approaching the mHealth platform, (2) imagining the mHealth platform, and (3) anticipating the mHealth platform's implications. Co-design participants approached the mHealth platform with pre-existing concerns arising from their experiences of receiving or providing care. PLWH particularly addressed issues of stigma and questioned how mHealth could enable them to manage their HIV. Clinicians problematized the compatibility of mHealth with existing information technology systems and questioned which patients should be targeted by mHealth. Imagining the potential of mHealth for HIV care, co-design participants suggested medical functionalities (accessing test results, managing medicines and appointments, and digital communication channels), social functionalities (peer support network, international travel, etc), and general features (security and privacy, credibility, language, etc). Co-design participants also anticipated potential implications of mHealth for self-management and the provision of care. CONCLUSIONS: Our approach to co-design enabled us to facilitate early engagement in the mHealth platform, enabling patient and clinician feedback to become embedded in the development process at a preprototype phase. Although the technologies in question were not yet present, understanding how users approach, imagine, and anticipate technology formed an important source of knowledge and proved highly significant within the technology design and development process.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations91
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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