The Development of a Mobile Health App for Breast Cancer Self-Management Support in Taiwan: Design Thinking Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence has shown that breast cancer self-management support from mobile health (mHealth) apps can improve the quality of life of survivors. Although many breast cancer self-management support apps exist, few papers have documented the procedure for the development of a user-friendly app from the patient's perspective. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the information needs of Taiwanese women with breast cancer to inform the development of a self-management support mHealth app. METHODS: A 5-step design thinking approach, comprising empathy, define, ideate, prototype, and test steps, was used in the focus groups and individual interviews conducted to collect information on the requirements and expectations of Taiwanese women with breast cancer with respect to the app. A thematic analysis was used to identify information needs. RESULTS: A total of 8 major themes including treatment, physical activity, diet, emotional support, health records, social resources, experience sharing, and expert consultation were identified. Minor themes included the desire to use the app under professional supervision and a trustworthy app manager to ensure the credibility of information. CONCLUSIONS: The strengths of the design thinking approach were user-centered design and cultural sensitivity. The results retrieved from each step contributed to the development of the app and reduction of the gap between end users and developers. An mHealth app that addresses these 8 main themes can facilitate disease self-management for Taiwanese women with breast cancer.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».