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Enregistrement W3041222525 · doi:10.2196/18018

Co-designing a Self-Management App Prototype to Support People With Spinal Cord Injury in the Prevention of Pressure Injuries: Mixed Methods Study

2020· article· en· W3041222525 sur OpenAlexvenueno aff
Julia Amann, Maddalena Fiordelli, Mirjam Brach, Sue Bertschy, Anke Scheel‐Sailer, Sara Rubinelli

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilitySpinal cord injuryPoison controlFidelityMedicineComputer scienceHuman–computer interactionSpinal cordMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal cord injury is a complex chronic health condition that requires individuals to actively self-manage. Therefore, an evidence-based, self-management app would be of value to support individuals with spinal cord injury in the prevention of pressure injuries. OBJECTIVE: The main objectives of this study were to (1) establish a co-design approach for developing a high-fidelity prototype app for the self-management of individuals with spinal cord injury, (2) design the prototype that resulted from this process, and (3) conduct the first usability assessment of the prototype app. METHODS: We adopted a co-design approach to develop an evidence-based app prototype. Starting from a preliminary content model (based on clinical guidelines for the prevention of pressure injuries) and three research-based user personas, we conducted an ideation workshop involving individuals with spinal cord injury and health care professionals. The ideation workshop formed the basis for two consecutive design sprints. The result of this co-design phase was an interactive app prototype. The prototype was evaluated in two rounds of usability testing (N=4 and N=15, respectively) using a combination of qualitative and quantitative methods. RESULTS: The co-design process resulted in a high-fidelity prototype with two key components: a self-management component and a communication component. The final prototype included a combination of features to support individuals with spinal cord injury in the prevention of pressure injuries, namely a smart camera, pressure injury diary, expert consultation, reminders, and knowledge repository. Findings of the usability testing showed that most participants navigated the app fluently with little back and forth navigation and were able to successfully complete a set of assigned tasks. These positive results are supported by the average system usability score achieved (78.5/100; range 47.5-95.0) and our qualitative analysis of the semistructured interviews. Despite an overall positive evaluation of the app prototype, we identified areas for improvement (eg, inclusion of a search function). CONCLUSIONS: Individuals with spinal cord injury often need to navigate competing interests and priorities, paired with uncertainty about the accuracy and relevance of clinical recommendations. Understanding what matters to individuals with spinal cord injury can help guide the design of behavioral interventions that are useful and acceptable to these individuals in their daily lives. This study shows that involving individuals with spinal cord injury and health care professionals in co-designing a self-management app can foster knowledge cocreation at the intersection of lived experience, medical expertise, and technical solutions.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,389 · 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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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