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Enregistrement W3154114083 · doi:10.2196/26673

Development of an mHealth App for Patients With Psoriasis Undergoing Biological Treatment: Participatory Design Study

2021· article· en· W3154114083 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyddansk UniversitetOdense Universitetshospital
Mots-clésmHealthPsoriasisParticipatory designCitizen journalismSmartphone appMobile appsMedicineComputer scienceInternet privacyWorld Wide WebEngineeringNursingDermatologyOperations managementPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Denmark, patients with psoriasis undergoing biological treatment have regular follow-ups, typically every 3 months. This may pose a challenge for patients who live far away from the hospital. Mobile health (mHealth) is a promising and reliable tool for the long-term management of patients with psoriasis undergoing biological treatment because the disease course can be properly monitored. Despite recent developments in mHealth, the full potential of teledermatology remains to be tapped by newer, more attractive forms of services focused on patients' needs. OBJECTIVE: This study aims to design and develop an mHealth app to support the self-management of patients with psoriasis using a participatory design. METHODS: Using participatory design, we conducted 1 future workshop, 4 mock-up workshops, and 1 prototype test with patients and health care professionals to co-design a prototype. The process was iterative to ensure that all stakeholders would provide input into the design and outcome; this approach enabled continuous revision of the prototype until an acceptable solution was agreed upon. Data were analyzed according to the steps-plan, act, observe, and reflect-in the methodology of participatory design. RESULTS: Health care professionals and patients emphasized the importance of a more patient-centered approach, focusing on the communication and maintenance of relationships. Patients perceived consultations to be impersonal and repetitive and wanted the opportunity to contribute to the agenda while attending a consultation. Patients also stated they would prefer not to attend visits in person every 3 months. On the basis of these findings, we designed an mHealth app that could replace in-person visits and support patients at in-person visits. Video consultations, self-monitoring, and registration of patient-reported outcome data were embedded in the app. CONCLUSIONS: Using participatory design facilitated mutual learning and democratic processes that gave end users a significant influence over the solution. Despite the advantages of using participatory design in developing mHealth solutions, organizational conditions may still represent a barrier to the optimization of 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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,232 · 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