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Enregistrement W4387066618 · doi:10.1177/20552076231203664

User testing to modify the MyHealthyGut digital health application for inflammatory bowel disease

2023· article· en· W4387066618 sur OpenAlexaff
Madeline Erlich, Sarah Lindblad, Natasha Haskey, Darlene Higbee Clarkin, Taojie Dong, Ruth Harvie, Genelle Lunken, Jess Pirnack, Kevan Jacobson

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalUniversity of TorontoRoyal Victoria Regional Health CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseThematic analysisDiseaseFocus groupUlcerative colitisPopulationHealth carePhysical therapyFamily medicineQualitative researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Inflammatory bowel disease, 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 inflammatory bowel disease symptom management. Given the daily burden of this disease, self-management is paramount in coping with and/or minimizing symptoms. The MyHealthyGut application, successfully proven to be a self-management tool for celiac disease, shows promise for use in an inflammatory bowel disease patient population. Objective: To conduct user testing to gather valuable insights for the development of an IBD-focused version of the existing MyHealthyGut app. Methods: Participants included inflammatory bowel disease patients and healthcare practitioners. Participants used the application for a 2-week period, followed by participation in a focus group or individual interview to provide feedback. Qualitative questionnaires 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, food and symptom tracking, ease of use, and educational content. All (100%) participants reported that they would either use the application themselves or recommend it to patients, once their suggestions were implemented. Conclusion: Through user testing and feedback collection, priorities for app modification were identified. Areas for modification in the app functions and features, ease of use, and content were identified. Once updated to meet the needs of inflammatory bowel disease patients, the MyHealthyGut app may be a useful tool for IBD self-management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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