Adaptive Mobile Health Intervention for Adolescents with Asthma: Iterative User-Centered Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents diagnosed with persistent asthma commonly take less than 50% of their prescribed inhaled corticosteroids (ICS), placing them at risk for asthma-related morbidity. Adolescents' difficulties with adherence occur in the context of normative developmental changes (eg, increased responsibility for disease management) and rely upon still developing self-regulation and problem-solving skills that are integral for asthma self-management. We developed an adaptive mobile health system, Responsive Asthma Care for Teens (ReACT), that facilitates self-regulation and problem-solving skills during times when adolescents' objectively measured ICS adherence data indicate suboptimal rates of medication use. OBJECTIVE: The current paper describes our user-centered and evidence-based design process in developing ReACT. We explain how we leveraged a combination of individual interviews, national crowdsourced feedback, and an advisory board comprised of target users to develop the intervention content. METHODS: We developed ReACT over a 15-month period using one-on-one interviews with target ReACT users (n=20), national crowdsourcing (n=257), and an advisory board (n=4) to refine content. Participants included 13-17-year-olds with asthma and their caregivers. A total of 280 adolescents and their caregivers participated in at least one stage of ReACT development. RESULTS: Consistent with self-regulation theory, adolescents identified a variety of salient intrapersonal (eg, forgetfulness, mood) and external (eg, changes in routine) barriers to ICS use during individual interviews. Adolescents viewed the majority of ReACT intervention content (514/555 messages, 93%) favorably during the crowdsourcing phase, and the advisory board helped to refine the content that did not receive favorable feedback during crowdsourcing. Additionally, the advisory board provided suggestions for improving additional components of ReACT (eg, videos, message flow). CONCLUSIONS: ReACT involved stakeholders via qualitative approaches and crowdsourcing throughout the creation and refinement of intervention content. The feedback we received from participants largely supported ReACT's emphasis on providing adaptive and personalized intervention content to facilitate self-regulation and problem-solving skills, and the research team successfully completed the recommended refinements to the intervention content during the iterative development process.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».