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Enregistrement W3112176008 · doi:10.2196/19270

Iterative Adaptation of a Tuberculosis Digital Medication Adherence Technology to Meet User Needs: Qualitative Study of Patients and Health Care Providers Using Human-Centered Design Methods

2020· article· en· W3112176008 sur OpenAlexvenueno aff
Devika Patel, Christopher A. Berger, Alex Kityamuwesi, Joseph Ggita, Lynn Kunihira Tinka, Patricia Turimumahoro, Joshua Feler, Lara Chehab, Amy Z. Chen, Nakull Gupta, Stavia Turyahabwe, Achilles Katamba, Adithya Cattamanchi, Amanda Sammann

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésBrainstormingFocus groupDigital healthQualitative researchUsabilityMedical educationMedicineHealth careNominal group techniqueComputer sciencePsychologyKnowledge managementHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital adherence technologies have been widely promoted as a means to improve tuberculosis medication adherence. However, uptake of these technologies has been suboptimal by both patients and health workers. Not surprisingly, studies have not demonstrated significant improvement in treatment outcomes. OBJECTIVE: This study aimed to optimize a well-known digital adherence technology, 99DOTS, for end user needs in Uganda. We describe the findings of the ideation phase of the human-centered design methodology to adapt 99DOTS according to a set of design principles identified in the previous inspiration phase. METHODS: 99DOTS is a low-cost digital adherence technology wherein tuberculosis medication blister packs are encased within an envelope that reveals toll-free numbers that patients can call to report dosing. We identified 2 key areas for design and testing: (1) the envelope, including the form factor, content, and depiction of the order of pill taking; and (2) the patient call-in experience. We conducted 5 brainstorming sessions with all relevant stakeholders to generate a suite of potential prototype concepts. Senior investigators identified concepts to further develop based on feasibility and consistency with the predetermined design principles. Prototypes were revised with feedback from the entire team. The envelope and call-in experience prototypes were tested and iteratively revised through focus groups with health workers (n=52) and interviews with patients (n=7). We collected and analyzed qualitative feedback to inform each subsequent iteration. RESULTS: The 5 brainstorming sessions produced 127 unique ideas that we clustered into 6 themes: rewards, customization, education, logistics, wording and imagery, and treatment countdown. We developed 16 envelope prototypes, 12 icons, and 28 audio messages for prototype testing. In the final design, we altered the pill packaging envelope by adding a front flap to conceal the pills and reduce potential stigma associated with tuberculosis. The flap was adorned with either a blank calendar or map of Uganda. The inside cover contained a personalized message from a local health worker including contact information, pictorial pill-taking instructions, and a choice of stickers to tailor education to the patient and phase of treatment. Pill-taking order was indicated with colors, chevron arrows, and small mobile phone icons. Last, the call-in experience when patients report dosing was changed to a rotating series of audio messages centered on the themes of prevention, encouragement, and reassurance that tuberculosis is curable. CONCLUSIONS: We demonstrated the use of human-centered design as a promising tool to drive the adaptation of digital adherence technologies to better address the needs and motivations of end users. The next phase of research, known as the implementation phase in the human-centered design methodology, will investigate whether the adapted 99DOTS platform results in higher levels of engagement from patients and health workers, and ultimately improves tuberculosis treatment outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,627
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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