Development of a Digital Health Intervention for Rheumatoid Arthritis Symptom Management in a Biotechnology Industry Context: Protocol for the Application of a Human-Centered Design Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Involving chronically ill patients in the management of their health is widely recognized as a vital component of high-quality health care. However, to assume the role of informed participants, patients need both access to their health information and assistance in interpreting such data. Smartphone technology with SMS text messaging functionality offers a convenient and minimally demanding mechanism for providing such dual capabilities to patients. To date, a number of similar digital tools have been developed for use in various chronic and progressive disease conditions, including rheumatoid arthritis. OBJECTIVE: This paper aims to describe the development of a research protocol that applies a human-centered design (HCD) approach to develop a mobile health (mHealth) intervention to support symptom management and treatment adherence for rheumatoid arthritis. METHODS: To guide the development of the mHealth intervention for use within a commercial biotechnology context, we selected and applied an HCD framework consisting of three phases: understanding, ideation, and implementation. RESULTS: Leveraging the framework, we mapped the key objectives and research questions to each phase and identified the HCD techniques and methods most suitable for addressing them. In addition, we identified the need to include a fourth phase, one that referred to postimplementation assessment, which would enable evaluation of patient engagement and intervention impact on symptom self-management. CONCLUSIONS: This paper presents a research protocol that applied an HCD framework to guide the development of an mHealth intervention within a commercial biotechnology context. This type of guidance is salient because commercial entities are becoming one of the leading producers of this type of intervention. However, the methodologies used and challenges faced from a research and development perspective are not well-represented in the published research literature to date. Our application of the HCD framework yielded important findings. Each phase of the HCD framework provided important guidance for increasing the likelihood that the final product would be understandable, acceptable, feasible, and engaging to use. Consistent with other researchers in the field of mHealth interventions, we identified the need to add a fourth phase to the HCD framework, one that focused on a postimplementation assessment to guide further improvements to support adoption in real-world settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/16430.
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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 | 0,080 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,009 |
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 ».