Facilitating In-House Mobile App Development Within Psychiatric Outpatient Services for Patients Diagnosed With Borderline Personality Disorder: Rapid Application Development Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile app development within mental health is often time- and resource-consuming, challenging the development of mobile apps for psychiatry. There is a continuum of software development methods ranging from linear (waterfall model) to continuous adaption (Scrum). Rapid application development (RAD) is a model that so far has not been applied to psychiatric settings and may have some advantages over other models. OBJECTIVE: This study aims to explore the utility of the RAD model in developing a mobile app for patients with borderline personality disorder (BPD) in a psychiatric outpatient setting. METHODS: The 4 phases of the RAD model: (1) requirements planning, (2) user design, (3) construction, and (4) cutover, were applied to develop a mobile app within psychiatric outpatient services for patients diagnosed with BPD. RESULTS: For the requirements planning phase, a short time frame was selected to minimize the time between product conceptualization and access within a clinical setting. Evidenced-based interactive content already developed was provided by current staff to enhance usability and trustworthiness. For the user design phase, activity with video themes and a discrete number of functions were used to improve the app functionality and graphical user interface. For the construction phase, close collaboration between clinicians, researchers, and software developers yielded a fully functional, in-house-developed app ready to be tested in clinical practice. For the cutover phase, the mobile app was tested successfully with a small number (n=5) of patients with a BPD. CONCLUSIONS: The RAD model could be meaningfully applied in a psychiatric setting to develop an app for BPD within a relatively short time period from conceptualization to implementation in the clinic. Short time frames and identifying a limited number of stakeholders with relevant skills in-house facilitated the use of this model. Despite some limitations, RAD could be a useful model in the development of apps for clinical populations to enable development and access to evidence-based technology.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».