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Enregistrement W2969796193 · doi:10.2196/12314

Promoting Identification and Use of Aid Resources by Caregivers of Seniors: Co-Design of an Electronic Health Tool

2019· article· en· W2969796193 sur OpenAlexaffvenueabout
Dominique Giroux, M. Tremblay, Karine Latulippe, Véronique Provencher, Valérie Poulin, Anik Giguère, Véronique Dubé, Andrée Sévigny, Manon Guay, Sophie Éthier, Maude Carignan

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationQuebec Network for Research on AgingCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthIdentification (biology)General partnershipBrainstormingCard sortingHealth careProcess (computing)Variety (cybernetics)BespokeNeeds assessmentNursingMedical educationKnowledge managementProcess managementPsychologyMedicineComputer scienceBusinessEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The importance of supporting caregivers is recognized in home care for older persons, and facilitating their help-seeking process is a way to meet that need. The use of electronic health (eHealth) is a potentially promising solution to facilitate caregivers' help-seeking process. OBJECTIVE: The aim of this research was to develop, in partnership with community organizations, health and social service professionals and caregivers, an eHealth tool promoting the earlier identification of needs of older persons and an optimal use of available resources. METHODS: To design the tool, 8 co-design sessions (CoDs) were conducted and 3 advisory committees were created (in 11 regions) in Quebec between May 2017 and May 2018. A variety of methods were used, including the sorting method, the use of personas, eHealth tool analysis, brainstorming, sketching, prototyping, and pretesting. RESULTS: A total of 74 co-designers (women n=64 and men n=10) were recruited to participate in the CoDs or the advisory committees. This number allowed for the identification of needs to which the tool must respond and for the identification of its requirements (functionalities and content), as well as for the development of the information architecture. Throughout the study, adjustments were made to the planning of CoD, notably because certain steps required more sessions than expected. Among others, this was true for the identification of functionalities. CONCLUSIONS: This study led to the development of an eHealth tool for caregivers of functionally dependent older persons to help them identify their needs and the resources available to meet them. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11634.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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