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Enregistrement W4365135075 · doi:10.2196/35112

Developing a Digital Medication Adherence Intervention for and With Patients With Asthma and Low Health Literacy: Protocol for a Participatory Design Approach

2023· article· en· W4365135075 sur OpenAlexvenueno aff
Jasper S Faber, Charlotte C Poot, Tessa Dekkers, Natalia Romero, Niels H. Chavannes, Eline Meijer, Valentijn Visch

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésParticipatory designeHealthPsychological interventionParticipatory action researchLiteracyHealth literacyCitizen journalismNeeds assessmentEmpowermentNursingMedical educationPsychologyMedicineHealth careComputer scienceSociologyEngineeringPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current eHealth interventions are poorly adopted by people with low health literacy (LHL) as they often fail to meet their needs, skills, and preferences. A major reason for this poor adoption is the generic, one-size-fits-all approach taken by designers of these interventions, without addressing the needs, skills, and preferences of disadvantaged groups. Participatory design approaches are effective for developing interventions that fit the needs of specific target groups; yet, very little is known about the practical implications of executing a participatory design project for and with people with LHL. OBJECTIVE: This study aimed to demonstrate the application of participatory design activities specifically selected to fit the needs and skills of people with LHL and how these were manifested within an overarching eHealth design process. In addition, the study aims to present reflections and implications of these activities that could support future designers to engage people with LHL in their design processes. METHODS: We used the design process of a smart asthma inhaler for people with asthma and LHL to demonstrate participatory design activities. The study was framed under 5 stages of design thinking: empathize, define, ideate, prototype, and test within 2 major iteration cycles. We integrated 3 participatory design activities deemed specifically appropriate for people with LHL: co-constructing stories, experience prototype exhibition, and video prototype evaluation. RESULTS: Co-constructing stories was found to deepen the understanding of the participant's motivation to use or not to use maintenance medication. This understanding informed and facilitated the subsequent development of diverse preliminary prototypes of possible interventions. Discussing these prototypes in the experience prototype exhibition helped provoke reactions, thoughts, and feelings about the interventions, and potential scenarios of use. Through the video prototype evaluation, we were able to clearly communicate the goal and functionality of the final version of our intervention and gather appropriate responses from our participants. CONCLUSIONS: This study demonstrates a participatory design approach for and with patients with asthma and LHL. We demonstrated that careful consideration and selection of activities can result in participants that are engaged and feel understood. This paper provides insight into the practical implications of participatory activities with people with LHL and supports and inspires future designers to engage with this disadvantaged target group.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,010

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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