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Enregistrement W4386058192 · doi:10.2196/preprints.47220

Developing A Mobile App With a Human-Centered Design Lens to Improve Access to Mental Health Care (Mentallys Project): Protocol for an Initial Co-Design Process (Preprint)

2023· preprint· en· W4386058192 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphane Vial, Sana Boudhraâ, Mathieu Dumont, M. Tremblay, Sophie Riendeau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthUser-centered designProtocol (science)Process (computing)Design processPsychologyComputer scienceEngineeringMedicineHuman–computer interactionWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>BACKGROUND</title> Co-design is one of the human-centered design approaches that allows end users to significantly and positively impact the design of mental health technologies. It is a promising approach to foster user acceptance and engagement in digital mental health solutions. Surprisingly, there is a lack of understanding of what co-design is in this field. In this paper, co-design is approached as a cocreation process involving persons with a lived experience of mental health problems, health professionals, and design experts who lead and facilitate the overall creative process. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This paper describes an initial co-design research protocol for the development of a mobile app that aims to improve access to mental health care. It highlights the characteristics of a co-design approach in e–mental health rooted in human-centered design and led by design experts alongside health experts. The paper focuses on the first steps (phase 1) of the co-design process of the ongoing Mentallys project. </sec> <sec> <title>METHODS</title> This Mentallys project will be located in Montréal (Quebec, Canada). The method approach will be based on the “method stories,” depicting the “making of” this project and reflecting adjustments needed to the protocol throughout the project in specific situations. Phase 1 of the process will focus on the desirability of the app. Targeted participants will include people with a lived experience of mental health problems, peer support workers and clinicians, and 3 facilitators (all design experts or researchers). Web-based sessions will be organized because of the COVID-19 pandemic, using Miro (RealtimeBoard Inc) and Zoom (Zoom Video Communications, Inc). Data collection will be based on the comments, thoughts, and new ideas of participants around the imaginary prototypes. Thematic analysis will be carried out after each session to inform a new version of the prototype. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> We conducted 2 stages in phase 1 of the process. During stage 1, we explored ideas through group co-design workshops (divergent thinking). Six co-design workshops were held: 2 with only clinicians (n=7), 2 with peer support workers (n=5) and people with a lived experience of mental health problems (n=2), and 2 with all of them (n=14). A total of 6 facilitators participated in conducting activities in subgroups. During stage 2, ideas were refined through 10 dyad co-design sessions (convergent thinking). Stage 2 involved 3 participants (n=3) and 1 facilitator. Thematic analysis was performed after stage 1, while analytic questioning is being performed for stage 2. Both stages allowed several iterations of the prototypes. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> The design of the co-design process, the leadership of the design expertise throughout the process, and the different forms of co-design activities are key elements in this project. We highly recommend that health researchers partner with professional designers or design researchers who are familiar with co-design. </sec> <sec> <title>INTERNATIONAL REGISTERED REPORT</title> DERR1-10.2196/47220 </sec>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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