End Users' Perspectives on the Quality and Design of mHealth Technologies During the COVID-19 Pandemic in the Philippines: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has expanded the use of mobile health (mHealth) technologies in contact tracing, communicating COVID-19-related information, and monitoring the health conditions of the general population in the Philippines. However, the limited end-user engagement in the features and feedback along the development cycle of mHealth technologies results in risks in adoption. The World Health Organization (WHO) recommends user-centric design and development of mHealth technologies to ensure responsiveness to the needs of the end users. OBJECTIVE: The goal of the study is to understand, using end users' perspectives, the design and quality of mHealth technology implementations in the Philippines during the COVID-19 pandemic, with a focus on the areas identified by stakeholders: (1) utility, (2) technology readiness level, (3) design, (4) information, (5) usability, (6) features, and (7) security and privacy. METHODS: Using a descriptive qualitative design, we conducted 5 interviews and 3 focus group discussions (FGDs) with a total of 16 participants (6, 37.5%, males and 10, 62.5%, females). Questions were based on the Mobile App Rating Scale (MARS). Using the cyclical coding approach, transcripts were analyzed with NVivo 12. Themes were identified. RESULTS: The qualitative analysis identified 18 themes that were organized under the 7 focus areas: (1) utility: use of mHealth technologies and motivations in using mHealth; (2) technology readiness: mobile technology literacy and user segmentation; (3) design: user interface design, language and content accessibility, and technology design; (4) information: accuracy of information and use of information; (5) usability: design factors, dependency on human processes, and technical issues; (6) features: interoperability and data integration, other feature and design recommendations, and technology features and upgrades; and (7) privacy and security: trust that mHealth can secure data, lack of information, and policies. To highlight, accessibility, privacy and security, a simple interface, and integration are some of the design and quality areas that end users find important and consider in using mHealth tools. CONCLUSIONS: Engaging end users in the development and design of mHealth technologies ensures adoption and accessibility, making it a valuable tool in curbing the pandemic. The 6 principles for developers, researchers, and implementers to consider when scaling up or developing a new mHealth solution in a low-resource setting are that it should (1) be driven by value in its implementation, (2) be inclusive, (3) address users' physical and cognitive restrictions, (4) ensure privacy and security, (5) be designed in accordance with digital health systems' standards, and (6) be trusted by end users.
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 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 | 0,022 | 0,030 |
| 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 | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».