MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981299580 · doi:10.2196/16121

Experiences of a Web-Based Quality of Life Self-Monitoring Tool for Individuals With Bipolar Disorder: A Qualitative Exploration

2019· article· en· W2981299580 sur OpenAlexafffundvenue
Emma Morton, Rachelle Hole, Greg Murray, Simone Buzwell, Erin E. Michalak

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSelf-monitoringThematic analysisQuality of life (healthcare)PsychologySelf-managementPsychological interventionIntervention (counseling)Qualitative researchSelfTracking (education)Applied psychologyClinical psychologyPsychotherapistPsychiatrySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-monitoring of symptoms is a cornerstone of psychological interventions in bipolar disorder (BD), but individuals with lived experience also value tracking holistic outcomes, such as quality of life (QoL). Importantly, self-monitoring is not always experienced positively by people with BD and may have lower than expected rates of engagement. Therefore, before progressing into QoL tracking tools, it is important to explore user perspectives to identify possible risks and benefits, optimal methods to support engagement, and possible avenues to integrate QoL self-monitoring practices into clinical work. OBJECTIVE: This study aimed to conduct a qualitative exploration of how individuals with BD engaged with a Web-based version of a BD-specific QoL self-monitoring instrument, the QoL tool. METHODS: A total of 43 individuals with BD engaged with a self-management intervention with an optional Web-based QoL self-assessment tool as part of an overarching mixed method study. Individuals were later interviewed about personal experiences of engagement with the intervention, including experiences of gauging their own QoL. A thematic analysis was used to identify salient aspects of the experience of QoL self-monitoring in BD. RESULTS: In total, 4 categories describing people's experiences of QoL self-monitoring were identified: (1) breadth of QoL monitoring, (2) highlighting the positive, (3) connecting self-monitoring to action, and (4) self-directed patterns of use. CONCLUSIONS: The findings of this research generate novel insights into ways in which individuals with BD experience the Web-based QoL self-assessment tool. The value of tracking the breadth of domains was an overarching aspect, facilitating the identification of both areas of strength and life domains in need of intervention. Importantly, monitoring QoL appeared to have an inherently therapeutic quality, through validating flourishing areas and reinforcing self-management efforts. This contrasts the evidence suggesting that symptom tracking may be distressing because of its focus on negative experiences and positions QoL as a valuable adjunctive target of observation in BD. Flexibility and personalization of use of the QoL tool were key to engagement, informing considerations for health care providers wishing to support self-monitoring and future research into Web- or mobile phone-based apps.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetBipolar Disorder and TreatmentTravaux en français237 207