Determining Priorities in the Aboriginal and Islander Mental Health Initiative for Youth App Second Phase Participatory Design Project: Qualitative Study and Narrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital mental health tools can promote access to culturally safe early intervention mental health services for Aboriginal and Torres Strait Islander young people. Participatory design methodology facilitates user engagement in the co-design of digital resources. However, several challenges have been identified that limit the methodological rigor of this approach. OBJECTIVE: This paper aims to present an in-depth account of the second phase of participatory design in the development of the Aboriginal and Islander Mental Health Initiative for Youth (AIMhi-Y) app. METHODS: A first idea storyboard, generated from a formative phase of the AIMhi-Y project, was refined through a series of youth co-design workshops and meetings. A narrative review of the literature, 6 service provider interviews, and engagement with an expert reference group also informed the design process. Generative design activities, storyboarding, discussions, and voting strategies were used. RESULTS: The participatory design process identified the app features preferred by young people and service providers and assessed their alignment with current recommendations from the scientific literature. Findings from the co-design process are presented across 9 app characteristic domains. Integration of findings into app design proved complex. Although most preferred features identified by young people were included to some degree, other inclusions were restricted by budget, time, and the need to integrate best practice recommendations. A process of prioritization was required. CONCLUSIONS: Participatory design is often cited in the development of digital mental health resources; however, methods are diverse and often lack detailed descriptions. This study reports the outcomes and strategies used to determine priorities in the second phase of the development of the AIMhi-Y app. We provide an example and the key learnings to inform others seeking to use participatory design with a similar cohort.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».