User testing to inform modification of the MyHealthyGut digital health application in inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Inflammatory bowel disease (IBD), characterized by chronic intestinal inflammation, can be subcategorized into Crohn’s disease and ulcerative colitis. The treatment for these conditions is unique to each patient, and may include lifestyle changes, pharmaceutical intervention, and surgery. Lifestyle changes, such as dietary intervention, are a cornerstone of IBD symptom management. Given the daily burden of this disease, self-management is paramount in coping with and/or minimizing symptoms. The MyHealthyGut application (app), successfully proven to be a self-management tool for celiac disease, shows promise for use in an IBD patient population. Objective To undertake user testing to inform the development of an IBD-focused version of the current MyHealthyGut app. Methods This study was undertaken between October 2021 and April 2022. Participants included IBD patients and healthcare practitioners (HCPs) (physicians, registered dietitians [RD], and registered nurses [RN]), using social media postings and convenience sampling. Two RDs demonstrated how to use the current functions and features of the app with each participant. Participants used the app for a 2-week period which was followed by participation in a focus group or individual interview to provide feedback on the app. Qualitative questionnaires, tailored to each patient category, were administered verbally and feedback was recorded. Thematic analysis techniques were used for data quantification and analysis. Results 15 participants were recruited and enrolled. Of these, 14 participants took part in the focus group and/or individual interviews. The feedback suggested changes related to clinical uses (e.g. incorporating information collected by the app into electronic medical record systems), food and symptom tracking (e.g. the option to track water intake), ease of use (e.g. the option to autofill food tracker with frequently consumed meals), and app content (e.g. information about IBD treatments). All (100%) of participants reported that they would either use the app themselves or recommend the app to patients, once their suggestions were implemented. Conclusion Through user testing and feedback collection, priorities for app modification were identified. Areas of modification in the app functions and features, ease of use, and content were identified. Once updated to meet the needs of IBD patients, the MyHealthyGut app may be a useful tool for IBD self-management. Funding Source Canadian Foundation of Dietetic Research
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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 | 0,023 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».