Co-creation of mHealth intervention for older adults with hip fracture and family caregivers: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hip fracture results in an older person's loss of independence. Limited healthcare resources make mobile Health (mHealth) an alternative. Engaging key stakeholders in health technology development is essential to overcome existing barriers. The aim of this study was to establish perspectives of older adults with hip fracture, family caregivers and health professionals (stakeholders) on the development of a mHealth system. MATERIALS AND METHODS: = 2)] with 45 participants (14 older adults, 21 caregivers and 10 health providers). Inclusion criteria were older adults ≥ 65 years who sustained a hip fracture in the previous 3 months; family caregiver of a person with hip fracture; and health providers with 2+ years of clinical experience working older adults with hip fracture. We followed standard methods for focus groups, including recording sessions, transcription and conducting an inductive content analysis. The same moderator, with clinical and research experience, conducted all focus groups. RESULTS: Three themes were generated to consider for a future mHealth intervention: (1) user-friendly design; (2) content to include recovery and prevention information; and (3) implementation factors. Our mHealth system was developed based on feedback from participants. CONCLUSIONS: Co-creating mHealth technology with stakeholders is essential for uptake and adherence. We provide an overview of the development of ActiveHip+, an mHealth system for the clinical care of older adults with hip fracture.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».