Empowering Young People Living With Juvenile Idiopathic Arthritis to Better Communicate With Families and Care Teams: Content Analysis of Semistructured Interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young people living with juvenile idiopathic arthritis (JIA) face a number of communication barriers for achieving optimal health as they transition from pediatric care into adult care. Despite growing interest in mobile or wireless technologies to support health (mHealth), it is uncertain how these engagement tools might support young people, their families, and care teams to optimize preference-based treatment strategies. OBJECTIVE: This study aims to examine how an mHealth patient support system (mPSS) might foster partnership between young people living with JIA, their families, and care teams. METHODS: Semistructured interviews with young people (5-15 years old), their families, and JIA care teams were conducted using researcher-developed interviews guides. Transcribed data were qualitatively analyzed using conventional content analysis. RESULTS: We conducted semistructured interviews with 15 young people, their parents, and 4 care team members. Content analysis revealed the potential of an mPSS to support productive dialogue between families and care teams. We identified four main themes: (1) young people with JIA face communication challenges, (2) normalizing illness through shared experience may improve adherence, (3) partnership opens windows into illness experiences, and (4) readiness to engage appears critical for clinic implementation. CONCLUSIONS: A human-centered mPSS design that offers JIA patients the ability to track personally relevant illness concerns and needs can enhance communication, generate consensus-based treatment decisions, and improve efficiency and personalization of care. Technology that supports continuous learning and promotes better understanding of disease management may reduce practice burden while increasing patient engagement and autonomy in fostering lasting treatment decisions and ultimately supporting personalized care and improving outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».