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Enregistrement W4292455902 · doi:10.2196/35577

User Experience of the Co-design Research Approach in eHealth: Activity Analysis With the Course-of-Action Framework

2022· article· en· W4292455902 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensQuebec Network for Research on AgingCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité Laval
Mots-clésSituatedCategorizationPsychologySession (web analytics)PerceptionAction (physics)Qualitative researchPoint (geometry)Research designPerspective (graphical)User experience designProcess (computing)Applied psychologyQualitative propertyComputer scienceHuman–computer interactionSociologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The cocreation of eHealth solutions with potential users, or co-design, can help make the solution more acceptable. However, the co-design research approach requires substantial investment, and projects are not always fruitful. Researchers have provided guidelines for the co-design approach, but these are either applicable only in specific situations or not supported by empirical data. Ways to optimize the experience of the co-design process from the point of view of the participants are also missing. Scientific literature in the co-design field generally provides an extrinsic description of the experience of participants in co-design projects. OBJECTIVE: We addressed this issue by describing a co-design project and focusing on the participants' experiences looking at what was significant from their point of view. METHODS: We used a qualitative situated cognitive anthropology approach for this study. Data were collected on a co-design research project that aimed to support the help-seeking process of caregivers of functionally dependent older adults. The methodology was based on the perspective of experience by Dewey and used the course-of-action theoretical and methodological framework. Data collection was conducted in 2 phases: observation of participants and recording of sessions and participant self-confrontation interviews using the session recordings. We interviewed 27% (20/74) of the participants. We analyzed the data through nonexclusive emerging categorization of themes using the constant comparative method. RESULTS: In total, 5 emerging themes were identified. The perception of extrinsic constraints and the effects of the situation was central and the most important theme, affecting other themes (frustrating interactions with others, learning together, destabilization, and getting personal benefits). Co-occurrences between codes allowed for a visual and narrative understanding of what was significant for the participants during this project. The results highlighted the importance of the role of the research team in preparing and moderating the sessions. They also provided a detailed description of the interactions between participants during the sessions, which is a core aspect of the co-design approach. There were positive and negative aspects of the participants' experiences during this co-design project. Reflecting on our results, we provided potential affordances to shape the experience of participants in co-design. CONCLUSIONS: Potential users are an essential component of the co-design research approach. Researchers and designers should seek to offer these users a positive and contributory experience to encourage participation in further co-design initiatives. Future research should explore how the proposed affordances influence the success of the intervention.

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.

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 enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,240 · 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