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Enregistrement W2897654269 · doi:10.2196/11473

A Web-Based Intervention for Relatives of People Experiencing Psychosis or Bipolar Disorder: Design Study Using a User-Centered Approach

2018· article· en· W2897654269 sur OpenAlexvenueno aff
Mahsa Honary, Naomi Ruth Fisher, Róisín McNaney, Fiona Lobban

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeEngineering and Physical Sciences Research CouncilDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésBipolar disorderCoping (psychology)Mental healthPsychologyMoodIntervention (counseling)Web applicationThe InternetPsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Relatives of people experiencing bipolar mood episodes or psychosis face a multitude of challenges (eg, social isolation, limited coping strategies, and issues with maintaining relationships). Despite this, there is limited informational and emotional support for people who find themselves in supporting or caring roles. Digital technologies provide us with an opportunity to offer accessible tools, which can be used flexibly to provide evidence-based information and support, allowing relatives to build their understanding of mental health problems and learn from others who have similar experiences. However, to design tools that are useful to relatives, we first need to understand their needs. OBJECTIVE: The aim of this study was to use a user-centered design approach to develop an accessible Web-based intervention, based on the Relatives Education And Coping Toolkit (REACT) booklet, to support the informational and emotional needs of relatives of people experiencing psychosis or bipolar disorder. METHODS: We engaged relatives of people with experiences of bipolar disorder or psychosis in workshops to identify their needs and design requirements for developing a Web-based version of a paper-based toolkit. We used a 2-phase qualitative approach to explore relatives' views on content, design, and functionalities, which are considered to be engaging and useful in a Web-based intervention. In phase 1, we consulted 24 relatives in 2 workshops to better understand their existing support infrastructure, their barriers for accessing support, unmet needs, and relatives' views on online support. On the basis of the results of these workshops, we developed a set of design considerations to be explored in a smaller workshop. Workshop 3 then involved working with 2 digitally literate relatives to design a usable and acceptable interface for our Web-based toolkit. Finally, in phase 2, we conducted a heuristic evaluation to assess the usability of the toolkit. RESULTS: Our findings indicated that relatives require technologies that (1) they can place their trust in, particularly when discussing a highly sensitive topic, (2) enable learning from the lived experiences of others while retaining confidentiality, and (3) they can work through at their own pace in a personalized manner. CONCLUSIONS: Our study highlights the need for providing a trustworthy, supportive tool where relatives can engage with people who have similar experiences to their own. Our heuristic evaluation showed promise in terms of perceived usability of the REACT Web-based intervention. Through this work, we emphasize the need to involve stakeholders with various characteristics, including users with limited computer literacy or experience in online support.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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