An mHealth App to Support Fertility Patients Navigating the World of Infertility (Infotility): Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The experience of infertility and its treatment engenders considerable stress and is often described as an emotional rollercoaster. A mobile health (mHealth) app may be a novel solution to address the psychoeducational and psychosocial support needs of fertility patients because of its potential to reduce stress and increase patient empowerment. There are a few fertility-related apps that provide information and support to both men and women undergoing fertility treatment; however, none have documented their development and evaluation process. OBJECTIVE: This study aims to describe the development and evaluation process of a bilingual mHealth app, Infotility, designed to meet the psychoeducational and psychosocial support needs of men and women undergoing fertility treatment. METHODS: To develop the Infotility app, we adhered to the Medical Research Council guidelines for the development and evaluation of complex interventions. First, we conducted literature reviews and needs assessment surveys of fertility patients and health care providers who informed the content and design of the app. Second, we tested the intervention with a small group of end users who provided feedback on the design and appropriateness of the app's content. Third, we evaluated the uptake and usability of the app using a pre-post study design. Finally, we updated the app's content based on participants' feedback and searched for partners to disseminate the app to the broader public. RESULTS: This study is the first to describe the development and evaluation process of an mHealth app for men and women undergoing fertility treatment. The app met its goal in providing fertility patients with a clinician-approved, portable resource for reliable information about medical and psychosocial aspects of infertility and its treatments and a confidential peer support forum monitored by trained peer supporters. Participants rated the engagement, functionality, information, and esthetics of the app positively, with an overall app quality mean score of 3.75 (SD 0.53) and a star rating of 3.43 (SD 0.75), with a total possible score and star rating of 5.00. CONCLUSIONS: By documenting the systematic development and evaluation of the mHealth app for men and women undergoing fertility treatment, this paper can facilitate the replication of the study intervention and the development of similar mHealth apps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».