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Enregistrement W2899230310 · doi:10.2196/formative.9842

Using Cocreation in the Process of Designing a Smartphone App for Adolescents and Young Adults With Cancer: Prototype Development Study

2018· article· en· W2899230310 sur OpenAlexvenueno aff
Abbey Elsbernd, Maiken Hjerming, Camilla Louise Visler, Lisa Lyngsie Hjalgrim, Carsten Utoft Niemann, Kirsten A. Boisen, Jens Jakobsen, Helle Pappot

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrygFonden
Mots-clésmHealthPsychological interventionYoung adultMedicineSmartphone applicationMobile appsQuality of life (healthcare)CancerCancer treatmentPopulationPsychologyGerontologyMultimediaNursingComputer scienceWorld Wide WebInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescent and young adult (AYA) oncology and hematology is a developing field of medicine, focusing on a population that faces many challenges throughout medical treatment and beyond. Mobile health (mHealth) interventions provide exciting new opportunities for improvement of health-related quality of life (HRQoL) in AYAs with cancer. Many smartphone apps are currently available for AYAs with cancer; however, for AYAs with cancer, very few apps have been designed with direct input from AYAs themselves or have demonstrated their effectiveness and benefit. OBJECTIVE: The objective of this project was to develop the prototype of a smartphone app for AYAs with cancer through the process of cocreation, with the active input of AYAs who have received treatment for cancer directly impacting content and design. METHODS: Patients were recruited from a population of Danish AYAs who had received treatment for cancer between the ages of 15 and 29 years. The cocreation process was completed over the course of 3 workshops and intermittent ad hoc meetings, where the recruited AYAs worked in coordination with 1 nurse, 1 doctor, and 2 representatives from a digital agency and app developer. During each workshop, participants prioritized their goals for the app. After new app content was developed, feedback was requested from the participants, and changes were made accordingly. This iterative process continued until consensus on final product features and design were achieved. Health care professionals provided minimal input and primarily performed observational roles in the workshops, with direct interaction limited to introducing the project and explaining measurement features of the app in development. RESULTS: Three key features to be included in the prototype app were identified from the cocreation workshops: (1) a community forum; (2) an information library; and (3) a symptom and side-effect tracking tool. Bright, warm colors were selected for the app by the participating AYAs. The final prototype will be launched for pilot testing and implementation testing in February of 2018. CONCLUSIONS: The process of cocreation is a user-involved process that can create an end product that is useful and customized for the target population. This process, as such, is a beneficial process to utilize when addressing the specific needs of AYAs with cancer. The results of the here described app prototype will be evaluated in more detail in the near future. However, this description of the cocreation process in app development can be utilized for the creation of other mHealth interventions.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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