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Enregistrement W4313182620 · doi:10.2196/38078

Co-design of the Transgender Health Information Resource: Web-Based Participatory Design

2022· article· en· W4313182620 sur OpenAlexvenueno aff
Brad Morse, Andrey Soares, Kate Ytell, Kristen DeSanto, Marvyn Allen, Brooke Dorsey Holliman, Rita S. Lee, Bethany M. Kwan, Lisa M. Schilling

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institutes of Health
Mots-clésTransgenderParticipatory designmHealthBrainstormingCommunity-based participatory researchComputer sciencePopulationWorld Wide WebMedicineParticipatory action researchPsychologyEngineeringSociologyNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an urgent and unmet need for accessible and credible health information within the transgender and gender-diverse (TGD) community. Currently, TGD individuals often seek and must find relevant resources by vetting social media posts. A resource that provides accessible and credible health-related resources and content via a mobile phone app may have a positive impact on and support the TGD population. OBJECTIVE: COVID-19 stay-at-home orders forced a shift in the methods used in participatory design. In this paper, we aimed to describe the web-based participatory methods used to develop the Transgender Health Information Resource. We also described and characterized the web-based engagement that occurred during a single session of the overall design process. METHODS: We planned and conducted web-based design sessions to replace the proposed in-person sessions. We used web-based collaborative tools, including Zoom (Zoom Video Communications), Mural (Mural), REDCap (Research Electronic Data Capture; Vanderbilt University), and Justinmind (Justinmind), to engage the participants in the design process. Zoom was used as an integrated platform for design activities. Mural was used to perform exercises, such as free listing, brainstorming, and grouping. REDCap allowed us to collect survey responses. Justinmind was used to create prototypes that were shared and discussed via Zoom. Recruitment was led by one of our community partners, One Colorado, who used private Facebook groups in which web-based flyers were dispersed. The design process took place in several workshops over a period of 10 months. We described and characterized engagement during a single design session by tracking the number of influential interactions among participants. We defined an influential interaction as communication, either verbal or web-based content manipulation, that advanced the design process. RESULTS: We presented data from a single design session that lasted 1 hour and 48 minutes and included 4 participants. During the session, there were 301 influential interactions, consisting of 79 verbal comments and 222 web-based content manipulations. CONCLUSIONS: Web-based participatory design can elicit input and decisions from participants to develop a health information resource, such as a mobile app user interface. Overall, participants were highly engaged. This approach maintained the benefits and fidelity of traditional in-person design sessions, mitigated deficits, and exploited the previously unconsidered benefits of web-based methods, such as enhancing the ability to participate for those who live far from academic institutions. The web-based approach to participatory design was an efficient and feasible methodological design approach.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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