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Enregistrement W2908441075 · doi:10.2196/10990

Development of a Smartphone App for Informal Carers of People With Cancer: Processes and Learnings

2018· article· en· W2908441075 sur OpenAlexvenueno aff
Natalie Heynsbergh, Leila Heckel, Mari Botti, O Eric, Patricia M. Livingston

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeakin UniversityEastern Health Foundation
Mots-clésSmartphone appPsychologyInternet privacySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are few support systems available to informal carers who provide care to cancer patients. Smartphone apps have the capacity to reach large audiences and can provide information and support at a time convenient to carers. OBJECTIVE: The aim of this study was to design a smartphone app prototype for carers of adults with cancer. METHODS: A multiple-method design was used to develop a smartphone app. Current and past carers of people with any type of cancer were recruited from a public hospital, a private hospital, and a carer organization, who participated in either a focus group or phone interview. Carers answered questions about items to include in an app to address supportive care needs identified. Using carers' feedback, a smartphone app was designed and tested. Beta testing was conducted using a convenience sample of participants who completed scenarios to inform the app's design, functionality, and usability. Scenarios were timed and marked as complete or incomplete. Participants completed a questionnaire about the usability of the app. Beta testing occurred in 2 stages-a paper-based version of the app and an app-based test using the participants' preferred device. Alpha testing was completed internally to ensure the functionality of the app. Data were collected between May 2016 and August 2017. RESULTS: A total of 33 carers participated in phone interviews and 12 in focus groups; their average age was 55 (SD 14) years, and 60% (27/45) were female. The majority of carers (76%, 25/33) had a positive attitude toward using smartphone apps. Carers noted that smartphone technology might improve their ability to seek information and support in managing their own health as well as the care needs of the person with cancer. Carers requested a variety of information and resources to be included in the app. Paper-based testing included the following: participants (N=10) were aged above 30 years (30%, 3/10), 30 to 49 years (30%, 3/10), and 50 years or above (40%, 4/10), and 60% (6/10) were male. Participants found the app user-friendly and pleasing in appearance. App-based testing included the following: participants (N=10) were aged above 30 years (20%, 2/10), 30 to 49 years (30%, 3/10), and 50 years or above (50%, 5/10), and 50% (5/10) were male. Participants reported the app to be user-friendly and easy to navigate. The majority (60%, 6/10) of participants were unable to create a shortcut icon to add the app to the home screen of their phone. CONCLUSIONS: Carers highlighted the needed information and support to assist them during the caring period; they also reported having a positive attitude toward smartphone apps. The Carer Guide App is currently undergoing a pilot study to further test usability among carers of people with 1 cancer type.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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