Personas for Better Targeted eHealth Technologies: User-Centered Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The full potential of eHealth technologies to support self-management and disease management for patients with chronic diseases is not being reached. A possible explanation for these lacking results is that during the development process, insufficient attention is paid to the needs, wishes, and context of the prospective end users. To overcome such issues, the user-centered design practice of creating personas is widely accepted to ensure the fit between a technology and the target group or end users throughout all phases of development. OBJECTIVE: In this study, we integrate several approaches to persona development into the Persona Approach Twente to attain a more holistic and structured approach that aligns with the iterative process of eHealth development. METHODS: In 3 steps, a secondary analysis was carried out on different parts of the data set using the Partitioning Around Medoids clustering method. First, we used health-related electronic patient record data only. Second, we added person-related data that were gathered through interviews and questionnaires. Third, we added log data. RESULTS: In the first step, 2 clusters were found, with average silhouette widths of 0.12 and 0.27. In the second step, again 2 clusters were found, with average silhouette widths of 0.08 and 0.12. In the third step, 3 clusters were identified, with average silhouette widths of 0.09, 0.12, and 0.04. CONCLUSIONS: The Persona Approach Twente is applicable for mixed types of data and allows alignment of this user-centered design method to the iterative approach of eHealth development. A variety of characteristics can be used that stretches beyond (standardized) medical and demographic measurements. Challenges lie in data quality and fitness for (quantitative) clustering.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,040 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».