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Enregistrement W4361764038 · doi:10.2196/44385

Exploring Access as a Process of Adaptation in a Self-Monitoring Perinatal eHealth System: Mixed Methods Study From a Sociomaterial Perspective

2023· article· en· W4361764038 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Auxier, Kaisu T Savolainen, Miriam Bender, Amir M. Rahmani, Fatemeh Sarhaddi, Iman Azimi, Anna Axelin

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthMediationAdaptation (eye)Process (computing)Knowledge managementFocus groupComputer scienceProcess managementPerspective (graphical)PsychologyHealth careEngineeringBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development and quality assurance of perinatal eHealth self-monitoring systems is an upcoming area of inquiry in health science. Building patient engagement into eHealth development as a core component has potential to guide process evaluation. Access, 1 attribute of patient engagement, is the focus of study here. Access to eHealth self-monitoring programs has the potential to influence pregnancy health and wellness outcomes. Little is known about how pregnant users' ability to obtain resources is influenced by their own adaptive activities and the mediating activities of eHealth systems during the process of real-world testing of these systems. OBJECTIVE: Here, we examine the patient engagement process of access occurring during the adaptation of eHealth self-monitoring use from a sociomaterial perspective. METHODS: In this mixed methods convergent evaluation design, we interviewed women about perceptions of the adaptation process of using an eHealth self-monitoring system. Deductive analysis was conducted guided by the definition of access as an attribute of patient engagement. After initial qualitative and quantitative data collection and analysis, participants were spilt based on their level of use of the eHealth system (physical wear time of self-monitoring device). Content analysis was then conducted according to user group, using a conceptual matrix developed from ontological perspectives of sociomateriality. RESULTS: Pregnant users' adaptive activities and the mediation activities of the eHealth system represent a cocreation process that resulted in user group-specific characteristics of accessing and using the system. The high- and low-use groups experienced different personal adaptation and eHealth mediation during this process of cocreation. Differences were noted between high- and low-use groups, with the high-use group giving attention to developing skills in recording and interpreting data and the low-use group discussing the manual adding of activities to the system and how the system worked best for them when they used it in their mother tongue. CONCLUSIONS: A cocreation process between pregnant users and the eHealth system was identified, illustrating access as a useful core component of perinatal eHealth self-monitoring systems. Researchers and clinicians can observe reasons for why pregnant users access eHealth systems in unique ways based on their personal preferences, habits, and values. Mediation activities of the eHealth system and the different user adaptive activities represent a cocreation process between the users and the eHealth system that is necessary for the personalization of perinatal eHealth systems.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,404
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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