Importance of Patient Involvement in Creating Content for eHealth Interventions: Qualitative Case Report in Orthopedics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many industries, collaboration with end users is a standard practice when developing or improving a product or service. This process aims for a much better understanding of who the end user is and how the product or service could be of added value to them. Although patient (end user) involvement in the development of eHealth apps is increasing, this involvement has mainly focused on the design, functionalities, usability, and readability of its content thus far. Although this is very important, it does not ensure that the content provided aligns with patients' priorities. OBJECTIVE: In this study, we aimed to explore the added value of patient involvement in developing the content for an eHealth app. By comparing the findings from this study with the existing app, we aimed to identify the additional informational needs of patients. In addition, we aimed to help improve the content of apps that are already available for patients with knee replacements, including the app our group studied in 2019. METHODS: Patients from a large Dutch orthopedic clinic participated in semistructured one-on-one interviews and a focus group session. All the patients had undergone knee replacement surgery in the months before the interviews, had used the app, and were therefore capable of discussing what information they missed or wished for before and after the surgery. The output was inductively organized into larger themes and an overview of suggestions for improvement. RESULTS: The interviews and focus group session with 11 patients identified 6 major themes and 30 suggestions for improvement, ranging from information for better management of expectations to various practical needs during each stage of the treatment. The outcomes were discussed with the medical staff for learning purposes and properly translated into an improved version of the app's content. CONCLUSIONS: In this study, patients identified many suggestions for improvement, demonstrating the added value of involving patients when creating the content of eHealth interventions. In addition, our study demonstrates that a relatively small group of patients can contribute to improving an app's content from the patient's perspective. Given the growing emphasis on patients' self-management, it is crucial that the information they receive is not only relevant from a health care provider's perspective but also aligns with what really matters to patients. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NL8295; https://trialsearch.who.int/Trial2.aspx?TrialID=NL8295.
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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 | 0,026 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».