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Enregistrement W3080646262 · doi:10.2196/18120

Integration of Conversion Factors for the Development of an Inclusive eHealth Tool With Caregivers of Functionally Dependent Older Persons: Social Justice Design

2020· article· en· W3080646262 sur OpenAlexafffundvenueabout
Karine Latulippe, Christine Hamel, Dominique Giroux

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-cléseHealthContext (archaeology)Knowledge managementParticipatory action researchCapability approachParticipatory designEmpirical researchProcess (computing)Digital healthPsychologyMedical educationPublic relationsComputer scienceSociologyMedicineHealth careEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: eHealth can help reduce social health inequalities (SHIs); at the same time, it also has the potential to increase them. Several conversion factors can be integrated into the development of an eHealth tool to make it inclusive: (1) providing physical, technical, and financial access to eHealth; (2) enabling the integration of people at risk of SHIs into the research and development of digital projects targeting such populations (co-design or participatory research); (3) promoting consistency between the digital health literacy level of future users (FUs) and the eHealth tool; (4) developing an eHealth tool that is consistent with the technological skills of FUs; (5) ensuring that the eHealth tool is consistent with the help-seeking process of FUs; (6) respecting the learning capacities of FUs; and (7) being sensitive to FUs' cultural context. However, only little empirical evidence pointing out how these conversion factors can be integrated into an effective eHealth tool is available. OBJECTIVE: On the basis of Amartya Sen's theoretical framework of social justice, the objective of this study was to explore how these 7 conversion factors can be integrated into an eHealth tool for caregivers of functionally dependent older persons. METHODS: This study was based on a social justice design and participant observation as part of a large-scale research project funded by the Ministère de la Famille through the Quebec Ami des Aînés Program. Data were collected by recording the preparation sessions, the co-design and advisory committee sessions, as well as the debriefing sessions. The results were analyzed using Miles and Huberman's method. RESULTS: A total of 78 co-designers participated in 11 co-design sessions, 24 preparation sessions, and 11 debriefing sessions. Of the 7 conversion factors, 5 could be explored in this experiment. The integration of conversion factors has been uneven. The participation of FUs in the development of the tool supports other conversion factors. Respecting the eHealth literacy level of FUs means that their learning abilities and technological skills are also respected because they are closely related to one another and are therefore practically difficult to be distinguished. CONCLUSIONS: Conversion factors can be integrated into the development of eHealth tools that are intended to be inclusive and contribute to curbing SHIs by integrating FU participation into the tool design process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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