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Enregistrement W3216309534 · doi:10.2196/29687

Initial Feasibility of the “Families Moving Forward Connect” Mobile Health Intervention for Caregivers of Children With Fetal Alcohol Spectrum Disorders: Mixed Method Evaluation Within a Systematic User-Centered Design Approach

2021· article· en· W3216309534 sur OpenAlexvenueno aff
Christie L. M. Petrenko, Carson Kautz‐Turnbull, Alicia Rose Roth, Jennifer Parr, Cristiano Tapparello, Utku Demir, Heather Carmichael Olson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésIntervention (counseling)Focus groupThematic analysismHealthAnalyticsMedicineMobile devicePsychologyMedical educationComputer sciencePsychological interventionNursingWorld Wide WebQualitative researchData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fetal alcohol spectrum disorders (FASD) are prevalent neurodevelopmental conditions. Significant barriers prevent family access to FASD-informed care. To improve accessibility, a scalable mobile health intervention for caregivers of children with FASD is under development. The app, called Families Moving Forward (FMF) Connect, is derived from the FMF Program, a parenting intervention tailored for FASD. FMF Connect has 5 components: Learning Modules, Family Forum, Library, Notebook, and Dashboard. OBJECTIVE: This study assesses the feasibility of FMF Connect intervention prototypes. This includes examining app usage data and evaluating user experience to guide further refinements. METHODS: Two rounds of beta-testing were conducted as part of a systematic approach to the development and evaluation of FMF Connect: (1) an iOS prototype was tested with 20 caregivers of children (aged 3-17 years) with FASD and 17 providers for the first round (April-May 2019) and (2) iOS and Android prototypes were tested with 25 caregivers and 1 provider for the second round (November-December 2019). After each 6-week trial, focus groups or individual interviews were completed. Usage analytics and thematic analysis were used to address feasibility objectives. RESULTS: Across beta-test trials, 84% (38/45) of caregivers and 94% (17/18) of providers installed the FMF Connect app. Technological issues were tracked in real time with updates to address problems and expand app functionalities. On use days, caregivers averaged 20 minutes using the app; most of the time was spent watching videos in Learning Modules. Caregiver engagement with the Learning Modules varied across 5 usage pattern tiers. Overall, 67% (30/45) of caregivers posted at least once in the Family Forum. Interviews were completed by 26 caregivers and 16 providers. App evaluations generally did not differ according to usage pattern tier or demographic characteristics. Globally, app users were very positive, with 2.5 times more positive- than negative-coded segments across participants. Positive evaluations emphasized the benefits of accessible information and practical utility of the app. Informational and video content were described as especially valuable to caregivers. A number of affective and social benefits of the app were identified, aligning well with the caregivers' stated motivators for app use. Negative evaluations of user experience generally emphasized technical and navigational aspects. Refinements were made on the basis of feedback during the first beta test, which were positively received during the second round. Participants offered many valuable recommendations for continuing app refinement, which is useful in improving user experience. CONCLUSIONS: The results demonstrate that the FMF Connect intervention is acceptable and feasible for caregivers raising children with FASD. They will guide subsequent app refinement before large-scale randomized testing. This study used a systematic, user-centered design approach for app development and evaluation. The approach used here may illustrate a model that can broadly inform the development of mobile health and digital parenting interventions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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