Learning experience design of an mHealth self-management intervention for adolescents with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) is a lifelong and chronic condition that can cause severely compromised health. The T1D treatment regimen is complex, and is a particular challenge for adolescents, who frequently experience a number of treatment adherence barriers (e.g., forgetfulness, planning and organizational challenges, stress). Diabetes Journey is a gamified mHealth program designed to improve T1D self-management through a specific focus on decreasing adherence barriers and improving executive functioning skills for adolescents. Grounded in situativity theory and guided by a sociotechnical-pedagogical usability framework, Diabetes Journey was designed, developed, and evaluated using a learning experience design approach. This approach applied design thinking methods within a Successive Approximation Model design process. Iterative design and formative evaluation were conducted across three design phases, and improvements were implemented following each phase. Findings from the user testing phase indicate Diabetes Journey is a user-friendly mHealth program with high usability that holds promise for enhancing adolescents' T1D self-management. Implications for future designers and researchers are discussed regarding the social dimension of the sociotechnical-pedagogical usability framework. An extension to the framework is proposed to extend the social dimension to include socio-cultural and contextual considerations when designing mHealth applications. Consideration of the pedagogical and sociocultural dimensions of learning is imperative when developing psychoeducational interventions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».