Design Requirements for a Digital Aid to Support Adults With Mild Learning Disabilities During Clinical Consultations: Qualitative Study With Experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adults with mild learning disabilities (MLDs) face a plethora of obstacles when accessing effective health care. Central to many of these barriers is communication, with medical practitioners often remaining untrained on how to interact with patients who have learning disabilities (LDs). To date, research on how to promote this communication has largely centered on the development of low-tech aids. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the feasibility of utilizing tablet technologies to promote communication between general practitioners and patients with MLDs. We achieved this by identifying a set of design requirements from experts in LDs. METHODS: A set of design guidelines was formed during a 2-phase process. Phase 1 involved conducting a series of requirements-gathering interviews with 10 experts in LDs-the protocol of which emerged from the results of a separate scoping review. The interviews were subjected to a framework analysis to discern the key requirements discussed by the experts, and these were embedded within a technology probe. In phase 2, this probe was presented to a subset (n=4) of the experts during a round of usability studies, and the feedback received was used to update the requirements identified in phase 1. RESULTS: An initial set of design requirements has been produced that may assist in the development of clinical Alternative and Augmentative Communication technologies for adults with MLDs. Factors that must be considered range from the health, physical and cognitive needs of stakeholders, to the more individual needs of users. CONCLUSIONS: The experts involved in the study were optimistic about the proposed app. They believe that such technologies can help to alleviate time constraints and promote communication by presenting information in a form understood by both practitioners and patients.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».