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Enregistrement W2896736097 · doi:10.1136/bmjebm-2018-111024.70

70 Using human-centred design to better support primary careobesity management: 5as team at home

2018· article· en· W2896736097 sur OpenAlexaff
Guillermina Noël, Thea Luig, Denise Campbell-Scherrer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonaHealth careMedical educationMedicineKnowledge managementNursingPsychologyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The WHO has issued a call to implement people-centred strategies to health services. This makes personalised care a priority. Obesity management in primary care is often embedded in other clinical presentations, like diabetes or osteoarthritis. Achieving collaborative encounters in primary care obesity management is difficult. The challenge is how to support constructive engagement to address the unique needs of each individual. To overcome this, it is indispensable to apply a human-centred approach to meet patients’ needs and values. The objective of this project was to collaboratively identify patients’ needs and expectations about tools for obesity management. Also, to co-design with patients and care teams 4 tools to support patient-physician collaborative engagement to identify health goals and create personalised care plans to manage obesity using a human-centred design approach. Human-centred design puts people at the centre. Method We developed three co-design workshops: we used personas, role playing, dialogue prompters, and prototypes to foster collaboration and good communication between patients, health professionals and researchers. Five patients participated in the first workshop to identify their needs and expectations about tools to achieve meaningful obesity conversations. This workshop helped develop a list of goals the tools needed to fulfil and create a first prototype. Ten patients and ten healthcare providers participated in the other two co-creation workshops to tailor the tools to the needs of patients and health professionals. Eight videos of obesity encounters helped develop 3 personas. The personas were used to help participants situate themselves in the story of a ‘constructed’ patient. The personas help patients and health professionals to role play a weight management conversation while using the first prototypes. Dialogue prompters were used to collect participants ideas about what worked, why and how to change it. Results Diverse communication needs emerged between patients and healthcare professionals. Patients found the first prototype too medical and technical not helping to address their overall health. Health professionals needed the tool to cover more mental health and functional aspects. The co-creation clarified that we needed to differentiate between what the tool should do from what the health professional should do. For example, the tool should support the identification of patients’ strengths, but it is the health professional who should identify patients’ strengths (such as overcoming depression or emotional easting) throughout the patients’ story. This requires professional training. We learned that the steps to guide patients to plan action needed to be simple and straightforward to avoid overwhelming them. If the tool to plan action was overwhelming, it affected the patients’ capacity and confidence to plan and implement future actions. Overall the tool promoted conversation, but it needed clear instructions. Conclusions This study shows the value of human-centred design to achieve collaboration and partnership between patients, health professionals and researchers. Co-creating not only helps investigate how to achieve a deeper understanding of one another’s needs, values and perspectives, but also to get ideas none of these 3 stakeholders: researchers, patients and health professionals would ever conceive alone. This collective aspect of design, is starting to be seeing as an asset. The adoption of human-centred design can help patients and physicians to collaboratively design better healthcare approaches, re-configure the patient-physician relationship, and help provide more suitable weight management conversations.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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