MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906506080 · doi:10.2196/12378

Cocreative Development of the QoL-ME: A Visual and Personalized Quality of Life Assessment App for People With Severe Mental Health Problems

2018· article· en· W2906506080 sur OpenAlexvenueno aff
David Buitenweg, Ilja L. Bongers, Dike van de Mheen, Hans van Oers, Chijs van Nieuwenhuizen

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésBrainstormingMental healthQuality of life (healthcare)UsabilityPsychologyClinical psychologyPsychiatryComputer sciencePsychotherapistArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality of life (QoL) is a prominent outcome measure in mental health. However, conventional methods for QoL assessment rely heavily on language-based communication and therefore may not be optimal for all individuals with severe mental health problems. In addition, QoL assessment is usually based on a fixed number of life domains. This approach conflicts with the notion that QoL is influenced by individual values and preferences. A digital assessment app facilitates both the accessibility and personalization of QoL assessment and may, therefore, help to further advance QoL assessment among individuals with severe mental health problems. OBJECTIVE: This study focused on the development of an innovative, visual, and personalized QoL assessment app for people with severe mental health problems: the QoL-ME. METHODS: This study targeted 3 groups of individuals with severe mental health problems: (1) people with psychiatric problems, (2) people treated in forensic psychiatry, and (3) people who are homeless. A group of 59 participants contributed to the 6 iterations of the cocreative development of the QoL-ME. In the brainstorming stage, consisting of the first iteration, participants' previous experiences with questionnaires and mobile apps were explored. Participants gave their feedback on initial designs and wireframes in the second to fourth iterations that made up the design stage. In the usability stage that comprised the final 2 iterations, the usability of the QoL-ME was evaluated. RESULTS: In the brainstorming stage, participants stressed the importance of privacy and data security and of receiving feedback when answering questionnaires. Participants in the design stage indicated a preference for paging over scrolling, linear navigation, a clean and minimalist layout, the use of touchscreen functionality in various modes of interaction, and the use of visual analog scales. The usability evaluation in the usability stage revealed good to excellent usability. CONCLUSIONS: The cocreative development of the QoL-ME resulted in an app that corresponds to the preferences of participants and has strong usability. Further research is needed to evaluate the psychometric quality of the QoL-ME and to investigate its usefulness in practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetSchizophrenia research and treatmentTravaux en français237 207