Prioritizing the Needs of Caregivers of Older Adults to Support Their Help-Seeking Process as a First Step to Developing an eHealth Tool: The Technique for Research of Information by Animation of a Group of Experts (TRIAGE) Method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregivers of functionally dependent older persons sometimes seek formal services to support their relatives. However, this process of help-seeking is complex. OBJECTIVE: The overall aim of the study was to use a co-design approach to develop an electronic health (eHealth) tool to support caregivers in their process of help-seeking. This study presents the first step of the design phase, which aimed to prioritize the user needs to be considered during the development of an eHealth tool. METHODS: A total of 3 groups of caregivers, community workers, and health and social service professionals participated in either a co-design session (1 or 2) or an advisory committee in 2 rural areas and 1 urban area. The needs identified in the academic literature and during a previous study were sorted (Technique for Research of Information by Animation of a Group of Experts [TRIAGE] method) by the participants (referred to in this study as co-designers) to obtain a consensus on those to be prioritized. Needs identified, grouped, and removed were ranked and compared. RESULTS: Of the initial list of 32 needs, 12 were modified or merged, 3 added, and 7 deleted as the co-designers felt that the needs were poorly formulated, redundant, irrelevant, or impossible to meet. In the end, 19 needs were identified for the design of the eHealth tool. CONCLUSIONS: Many of the identified needs are informational (eg, having access to up-to-date information) and are probably met by existing tools. However, many others are emotional (eg, being encouraged to use the services) and offer an interesting challenge to eHealth tool development. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11634.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».