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Enregistrement W3035258712 · doi:10.2196/18049

MyStrengths, a Strengths-Focused Mobile Health Tool: Participatory Design and Development

2020· article· en· W3035258712 sur OpenAlexvenueno aff
Stian Jessen, Jelena Mirković, Lise Solberg Nes

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAkershus UniversitetssykehusNorges Forskningsråd
Mots-clésFocus groupParticipatory designmHealthStakeholderPsychologyProcess (computing)Citizen journalismMobile appsParticipatory action researchMedical educationApplied psychologyComputer scienceKnowledge managementMedicineWorld Wide WebEngineeringPublic relationsPsychological interventionSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People living with chronic illnesses are an increasingly large group. Research indicates that care and self-management should not only focus on the illness and problem-oriented aspects of these individuals' lives but also support them in recognizing and leveraging their personal strengths in daily life. OBJECTIVE: This paper presents the design and developmental process of MyStrengths, a mobile health (mHealth) app designed to help its users (people with chronic conditions) both find and make use of their personal strengths in their daily lives. Through 4 consecutive phases, this paper presents participant- and researcher-driven activities, discussions regarding design, and development of both the MyStrengths app and its content. METHODS: During the 4 phases, we used a range of methods and activities, including (1) an idea-generating workshop aimed at creating ideas for strengths-supporting features with different stakeholders, including patients, caregivers, relatives, and designers (N=35); (2) research seminars with an international group of experts (N=6), in which the concept, theoretical background, and design ideas for the app were discussed; (3) a series of co-design workshops with people in the user group (N=22) aiming to create ideas for how to, in an engaging manner, design the app; and (4) in 4 developmental iterations, the app was evaluated by people in the user group (N=13). Content and strengths exercises were worked on and honed by the research team, the expert groups, and our internal editorial team during the entire developmental process. RESULTS: The first phase found a wide range of stakeholder requirements to, and ideas for, strengths-focused mHealth apps. From reviewing literature during the second phase, we found a dearth of research on personal strengths with respect to people living with chronic illnesses. Activities during the third phase creatively provided numerous ideas and suggestions for engaging and gameful ways to develop and design the MyStrengths app. The final phase saw the output from all the earlier phases come together. Through multiple increasingly complete iterations of user evaluations testing and developing, the final prototype of the MyStrengths app was created. CONCLUSIONS: Although research supports the use of strengths-focused mHealth tools to support people living with chronic illnesses, there is little guidance as to how these tools and their content should be designed. Through all activities, we found great support among participating users for strengths-focused apps, and we can consider such apps to be both appropriate and valuable. This paper illustrates how combining a range of user-, researcher-, literature-, and designer-based methods can contribute to creating mHealth tools to support people with chronic illnesses to find and use more of their own personal strengths.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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