User-Centered Development of Bolster, an mHealth Intervention for Early Psychosis Caregivers: Needs Assessment, Prototyping, and Field Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregivers play a critical role in the treatment and recovery of youth and young adults at risk for psychosis. Caregivers often report feeling isolated, overwhelmed, and lacking in resources. Mobile health (mHealth) has the potential to provide scalable, accessible, and in-the-moment support to caregivers. To date, few if any mHealth resources have been developed specifically for this population. OBJECTIVE: The aim of this study was to conduct user-centered design and testing of an mHealth intervention to support early psychosis caregivers. METHODS: We conducted a multiphase user-centered development process to develop the Bolster mobile app. In phase 1, a total of 21 caregivers were recruited to participate in a qualitative needs assessment and respond to an initial prototype of the Bolster platform. Content analysis was used to identify key needs and design objectives, which guided the development of the Bolster mobile app. In phase 2, a total of 11 caregivers were recruited to participate in a 1-week field trial wherein they provided qualitative and quantitative feedback regarding the usability and acceptability of Bolster; in addition, they provided baseline and posttest assessments of the measures of distress, illness appraisals, and family communication. RESULTS: In phase 1, participants identified psychoeducation, communication coaching, a guide to seeking services, and support for coping as areas to address. Live prototype interaction sessions led to multiple design objectives, including ensuring that messages from the platform were actionable and tailored to the caregiver experience, delivering messages in multiple modalities (eg, video and text), and eliminating a messaging-style interface. These conclusions were used to develop the final version of Bolster tested in the field trial. In phase 2, of the 11 caregivers, 10 (91%) reported that they would use Bolster if they had access to it and would recommend it to another caregiver. They also reported marked changes in their appraisals of illness (Cohen d=0.55-0.68), distress (Cohen d=1.77), and expressed emotion (Cohen d=0.52). CONCLUSIONS: To our knowledge, this study is the first to design an mHealth intervention specifically for early psychosis caregivers. Preliminary data suggest that Bolster is usable, acceptable, and promising to improve key targets and outcomes. A future fully powered clinical trial will help determine whether mHealth can reduce caregiver burdens and increase engagement in services among individuals affected by psychosis.
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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 | 0,024 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».