Using a mobile health device to monitor physiological stress for serious mental illness: A qualitative analysis of patient and clinician-related acceptability.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is growing interest in using mobile health (mHealth) devices to monitor physiological stress associated with mental deterioration. Research is currently examining whether physiological information returned to individuals with serious mental illness (SMI) and their clinicians enhances early intervention. The aim of this study was to explore patient and clinician-related acceptability of an mHealth device to monitor stress for SMI. METHOD: = 22). Content was transcribed and analyzed using an inductive thematic analysis focusing on perceptions of potential benefit, barriers and facilitators of uptake. RESULTS: Six themes were identified. Individuals with SMI and clinicians identified two themes related to benefits of the mHealth device: (a) self-monitoring improves symptom insight and (b) clinician monitoring as a benefit to treatment. They identified one barrier theme: (c) privacy and data misuse concerns. They also identified three facilitators of uptake: (d) ease of use, (e) engaging design and (f) procedural guidelines. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The perceived benefits of passive physiological monitoring afforded by an mHealth device come with concerns regarding its privacy and the potential for ambiguity in the patient-clinician relationship. Results suggest the importance of codesign to ensure that it is secure, easy to use and engaging. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,020 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».