Development of an mHealth App for Patients With Psoriasis Undergoing Biological Treatment: Participatory Design Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,043 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».