Design of a Consumer Mobile Health App for Heart Failure: Findings From the Nurse-Led Co-Design of Care4myHeart
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumer health care technology shows potential to improve outcomes for community-dwelling persons with chronic conditions, yet health app quality varies considerably. In partnership with patients and family caregivers, hospital clinicians developed Care4myHeart, a mobile health (mHealth) app for heart failure (HF) self-management. OBJECTIVE: The aim of this paper was to report the outcomes of the nurse-led design process in the form of the features and functions of the developed app, Care4myHeart. METHODS: Seven patients, four family caregivers, and seven multidisciplinary hospital clinicians collaborated in a design thinking process of innovation. The co-design process, involving interviews, design workshops, and prototype feedback sessions, incorporated the lived experience of stakeholders and evidence-based literature in a design that would be relevant and developed with rigor. RESULTS: The home screen displays the priority HF self-management components with a reminder summary, general information on the condition, and a settings tab. The health management section allows patients to list health care team member's contact details, schedule medical appointments, and store documents. The My Plan section contains nine important self-management components with a combination of information and advice pages, graphical representation of patient data, feedback, and more. The greatest strength of the co-design process to achieve the design outcomes was the involvement of local patients, family caregivers, and clinicians. Moreover, incorporating the literature, guidelines, and current practices into the design strengthened the relevance of the app to the health care context. However, the strength of context specificity is also a limitation to portability, and the final design is limited to the stakeholders involved in its development. CONCLUSIONS: We recommend health app development teams strategically incorporate relevant stakeholders and literature to design mHealth solutions that are rigorously designed from a solid evidence base and are relevant to those who will use or recommend their use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».