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Enregistrement W3214091713 · doi:10.2196/30364

The Development of an mHealth Tool for Children With Long-term Illness to Enable Person-Centered Communication: User-Centered Design Approach

2021· article· en· W3214091713 sur OpenAlexvenueno aff
Angelica Wiljén, John Eric Chaplin, Vanessa Crine, William Jobe, Ensa Johnson, Katarina Karlsson, Tomas Lindroth, Anneli Schwarz, Margaretha Stenmarker, Gunilla Thunberg, Joakim Öhlén, Stefan Nilsson

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBarncancerfondenVetenskapsrådetGöteborgs UniversitetSödra Älvsborgs SjukhusUniversity of the Western CapeSwedish Foundation for International Cooperation in Research and Higher EducationVästra Götalandsregionen
Mots-clésmHealthUser-centered designProcess (computing)Health carePsychologyComputer scienceNursingKnowledge managementMedicineApplied psychologyMedical educationHuman–computer interactionPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children with long-term illnesses frequently experience symptoms that could negatively affect their daily lives. These symptoms are often underreported in health care. Despite a large number of mobile health (mHealth) tools, few are based on a theoretical framework or supported by scientific knowledge. Incorporating universal design when developing a product can promote accessibility and facilitate person-centered communication. OBJECTIVE: The aim of this study is to identify the symptom-reporting needs of children with cancer and congenital heart defects that could be satisfied by using a mobile app. Another aim is to evaluate how the child might interact with the app by considering universal design principles and to identify parents' views and health care professionals' expectations and requirements for an mHealth tool. METHODS: User-centered design is an iterative process that focuses on an understanding of the users. The adapted user-centered design process includes 2 phases with 4 stages. Phase 1 involved interviews with 7 children with long-term illnesses, 8 parents, and 19 health care professionals to determine their needs and wishes for support; a workshop with 19 researchers to deepen our understanding of the needs; and a workshop with developers to establish a preliminary tool to further investigate needs and behaviors. Phase 2 involved interviews with 10 children with long-term illnesses, 9 parents, and 21 health care professionals to evaluate the mock-up (prototype) of the mHealth tool. Data were synthesized using the interpretive description technique. RESULTS: A total of 4 aspects of needs emerged from the synthesis of the data, as follows: different perspectives on provided and perceived support; the need for an easy-to-use, non-clinic-based tool to self-report symptoms and to facilitate communication; the need for safety by being in control and reaching the child's voice; and a way of mapping the illness journey to facilitate recall and improve diagnostics. The children with long-term illnesses expressed a need to not only communicate about pain but also communicate about anxiety, fatigue, fear, and nausea. CONCLUSIONS: The findings of this study indicated that the PicPecc (Pictorial Support in Person-Centered Care for Children) app is a potential solution for providing communicative support to children with long-term illnesses dealing with multiple symptoms and conditions. The interview data also highlighted symptoms that are at risk of being overlooked if they are not included in the mobile app. Further studies are needed to include usability testing and evaluation in hospitals and home care settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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