Web-Based Structured Education for Type 2 Diabetes: Interdisciplinary User-Centered Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health research encompasses methods from human-computer interaction and health research. OBJECTIVE: This paper aims to describe how these methods were combined to develop HeLP-Diabetes: Starting Out, a web-based structured education program for people newly diagnosed with type 2 diabetes. METHODS: The development process consisted of three phases: initial design for effectiveness, optimization for usability, and in the wild testing in the National Health Service with people newly diagnosed with type 2 diabetes, and further revisions. We adopted an iterative user-centered approach and followed steps from the human-computer interaction design life cycle and the Medical Research Council guidelines on developing and evaluating complex interventions. RESULTS: The initial design process resulted in an 8-session program containing information and behavior change techniques targeting weight loss, being more active, and taking medication. The usability testing was highlighted at an early stage, where changes needed to be made to the language and layout of the program. The in the wild testing provided data on uptake of and barriers to use. The study suggested low uptake and completion of the program, but those who used it seemed to benefit from it. The qualitative findings suggested that barriers to use included an expectation that the program would take too long. This informed refinements to the program. CONCLUSIONS: The use of interdisciplinary methods resulted in an iterative development process and refinements to the program that were based on user needs and data on uptake. The final intervention was more suitable for a definitive evaluation than the initial version. The description of our approach informs other digital health researchers on how to make interventions more sensitive to user needs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».