Development of the Shift Smartphone App to Support the Emotional Well-Being of Junior Physicians: Design of a Prototype and Results of Usability and Acceptability Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Junior physicians report higher levels of psychological distress than senior doctors and report several barriers to seeking professional mental health support, including concerns about confidentiality and career progression. Mobile health (mHealth) apps may be utilized to help overcome these barriers to assist the emotional well-being of this population and encourage help-seeking. OBJECTIVE: This study describes the development and pilot trial of the Shift mHealth app to provide an unobtrusive avenue for junior physicians to seek information about, and help for, well-being and mental health concerns, which is sensitive to workplace settings. METHODS: A 4-phase iterative development process was undertaken to create the content and features of Shift involving junior physicians using the principles of user-centered design. These 4 phases were-needs assessment, on the basis of interviews with 12 junior physicians; prototype development with user experience feedback from 2 junior physicians; evaluation, consisting of a pilot trial with 22 junior physicians to assess the usability and acceptability of the initial prototype; and redesign, including user experience workshops with 51 junior physicians. RESULTS: Qualitative results informed the content and design of Shift to ensure that the app was tailored to junior physicians' needs. The Shift app prototype contained cognitive behavioral, mindfulness, value-based actions, and psychoeducational modules, as well as a tracking function that visualized patterns of daily variations in mood and health behaviors. Pilot-testing revealed possible issues with the organization of the app content, which were addressed through a thorough restructuring and redesign of Shift with the help of junior physicians across 3 user experience workshops. CONCLUSIONS: This study demonstrates the importance of ongoing end user involvement in the creation of a specialized mHealth app for a unique working population experiencing profession-specific stressors and barriers to help-seeking. The development and pilot trial of this novel Shift mHealth app are the first steps in addressing the mental health and support-seeking needs of junior physicians, although further research is required to validate its effectiveness and appropriateness on a larger scale.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».