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Enregistrement W2995516396 · doi:10.2196/15914

Involving End Users in Adapting a Spanish Version of a Web-Based Mental Health Clinic for Young People in Colombia: Exploratory Study Using Participatory Design Methodologies

2019· article· en· W2995516396 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Ospina‐Pinillos, Tracey A Davenport, Álvaro Andrés Navarro-Mancilla, Vanessa Wan Sze Cheng, Andrés Camilo Cardozo Alarcón, Andres M Rangel, Germán Eduardo Rueda-Jaimes, Carlos Gómez–Restrepo, Ian B. Hickie

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYoung and Well Cooperative Research Centre
Mots-clésMental healthContext (archaeology)Participatory designParticipatory action researchHealth carePsychologyNursingMedical educationMedicineSociologyEngineeringPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health information technologies (HITs) hold enormous promise for improving access to and providing better quality of mental health care. However, despite the spread of such technologies in high-income countries, these technologies have not yet been commonly adopted in low- and middle-income countries. People living in these parts of the world are at risk of experiencing physical, technological, and social health inequalities. A possible solution is to utilize the currently available HITs developed in other counties. OBJECTIVE: Using participatory design methodologies with Colombian end users (young people, their supportive others, and health professionals), this study aimed to conduct co-design workshops to culturally adapt a Web-based Mental Health eClinic (MHeC) for young people, perform one-on-one user-testing sessions to evaluate an alpha prototype of a Spanish version of the MHeC and adapt it to the Colombian context, and inform the development of a skeletal framework and alpha prototype for a Colombian version of the MHeC (MHeC-C). METHODS: This study involved the utilization of a research and development (R&D) cycle including 4 iterative phases: co-design workshops; knowledge translation; tailoring to language, culture, and place (or context); and one-on-one user-testing sessions. RESULTS: A total of 2 co-design workshops were held with 18 users-young people (n=7) and health professionals (n=11). Moreover, 10 users participated in one-on-one user-testing sessions-young people (n=5), supportive others (n=2), and health professionals (n=3). A total of 204 source documents were collected and 605 annotations were coded. A thematic analysis resulted in 6 themes (ie, opinions about the MHeC-C, Colombian context, functionality, content, user interface, and technology platforms). Participants liked the idea of having an MHeC designed and adapted for Colombian young people, and its 5 key elements were acceptable in this context (home page and triage system, self-report assessment, dashboard of results, booking and video-visit system, and personalized well-being plan). However, to be relevant in Colombia, participants stressed the need to develop additional functionality (eg, phone network backup; chat; geolocation; and integration with electronic medical records, apps, or electronic tools) as well as an adaptation of the self-report assessment. Importantly, the latter not only included language but also culture and context. CONCLUSIONS: The application of an R&D cycle that also included processes for adaptation to Colombia (language, culture, and context) resulted in the development of an evidence-based, language-appropriate, culturally sensitive, and context-adapted HIT that is relevant, applicable, engaging, and usable in both the short and long term. The resultant R&D cycle allowed for the adaptation of an already available HIT (ie, MHeC) to the MHeC-C-a low-cost and scalable technology solution for low- and middle-income countries like Colombia, which has the potential to provide young people with accessible, available, affordable, and integrated mental health care at the right time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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