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Enregistrement W4205443422 · doi:10.2196/34117

Refinement of a Parent–Child Shared Asthma Management Mobile Health App: Human-Centered Design Study

2022· article· en· W4205443422 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Sonney, Emily Cho, Qiming Zheng, Julie A. Kientz

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesHealth Resources and Services AdministrationNational Institute of Nursing ResearchUniversity of Washington
Mots-clésUsabilityMobile appsThematic analysisPsychologyApplied psychologyComputer scienceQualitative researchHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The school-age years, approximately ages 7 through 11, represent a natural transition when children begin assuming some responsibility for their asthma management. Previously, we designed a theoretically derived, tailored parent-child shared asthma management mobile health app prototype, Improving Asthma Care Together (IMPACT). OBJECTIVE: The purpose of this study was to use human-centered design (HCD) to iteratively refine IMPACT to optimize user experience and incorporate evidence-based longitudinal engagement strategies. METHODS: This study used a mixed methods design from December 2019 to April 2021. Our app refinement used the HCD process of research, ideation, design, evaluation, and implementation, including 6 cycles of design and evaluation. The design and evaluation cycles focused on core app functionality, child engagement, and overall refinement. Evaluation with parent-child dyads entailed in-person and remote concept testing and usability testing sessions, after which rapid cycle thematic analyses identified key insights that informed future design refinement. RESULTS: Twelve parent-child dyads enrolled in at least one round of this study. Eight of the 12 child participants were male with a mean age of 9.9 (SD 1.6) years and all parent participants were female. Throughout evaluation cycles, dyads selected preferred app layouts, gamification concepts, and overall features with a final design prototype emerging for full-scale development and implementation. CONCLUSIONS: A theoretically derived, evidence-based shared asthma management app was co-designed with end users to address real-world pain points and priorities. An 8-week pilot study testing app feasibility, acceptability, and preliminary efficacy is forthcoming.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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