Visual and Personalized Quality of Life Assessment App for People With Severe Mental Health Problems: Qualitative Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: QoL-ME is a digital visual personalized quality of life assessment app for people with severe mental health problems. Research reveals that e-mental health apps frequently suffer from low engagement and fall short of expectations regarding their impact on patients' daily lives. Studies often indicate that e-mental health apps ought to respect the needs and preferences of end users to achieve optimal user engagement. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the experiences of users regarding the usability and functionality of QoL-ME and whether the app is actionable and beneficial for patients. METHODS: End users (n=8) of QoL-ME contributed to semistructured interviews. An interview guide was used to direct the interviews. All interviews were audiorecorded and transcribed verbatim. Transcriptions were analyzed and coded thematically. RESULTS: Analysis revealed 3 main themes: (1) benefit, (2) actionability, and (3) characteristics of the QoL-ME. The first theme reveals that the QoL-ME app was beneficial for the majority of respondents, primarily by prompting them to reflect on their quality of life. The current version is not yet actionable; the actionability of the QoL-ME app may be improved by enabling users to view their scores over time and by supplying practical advice for quality of life improvements. Overall, participants had positive experiences with the usability, design, and content of the app. CONCLUSIONS: The QoL-ME app can be beneficial to users as it provides them with insight into their quality of life and elicits reflection. Incorporating more functionalities that facilitate self-management, such as advice and strategies for improving areas that are lacking, will likely make the app actionable. Patients positively regarded the usability, design, and contents of the QoL-ME app.
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 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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».