Design and Development of a Suite of Intimate Partner Violence Screening and Safety Planning Web Apps: User-Centered Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The popularity of mobile health (mHealth) technology has resulted in the development of numerous apps for almost every condition and disease management. mHealth and eHealth solutions for increasing awareness about, and safety around, intimate partner violence are no exception. These apps allow women to control access to these resources and provide unlimited, and with the right design features, safe access when these resources are needed. Few apps, however, have been designed in close collaboration with intended users to ensure relevance and effectiveness. OBJECTIVE: The objective of this paper is to discuss the design of a suite of evidence-based mHealth and eHealth apps to facilitate early identification of unsafe relationship behaviors and tailored safety planning to reduce harm from violence including the methods by which we collaborated with and sought input from a population of intended users. METHODS: A user-centered approach with aspects of human-centered design was followed to design a suite of 3 app-based safety planning interventions. RESULTS: This review of the design suite of app-based interventions revealed challenges faced and lessons learned that may inform future efforts to design evidence-based mHealth and eHealth interventions. CONCLUSIONS: Following a user-centered approach can be helpful in designing mHealth and eHealth interventions for marginalized and vulnerable populations, and led to novel insights that improved the design of our interventions.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».