User-Centered Design and Usability of a Culturally Adapted Virtual Survivorship Care App for Chinese Canadian Prostate Cancer Survivors: Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cultural adaptations of digital health innovations are a growing field. However, digital health innovations can increase health inequities. While completing exploratory work for the cultural adaptation of the Ned Clinic virtual survivorship app, we identified structural considerations that provided a space to design digitally connected and collective care. OBJECTIVE: This study used a community-based participatory research and user-centered design process to develop a cultural adaptation of the Ned Clinic app while designing to intervene in structural inequities. METHODS: The design process included primary data collection and qualitative analysis to explore and distill design principles, an iterative design phase with a multidisciplinary team, and a final evaluation phase with participants throughout the design process as a form of member checking and validation. RESULTS: Participants indicated that they found the final adapted prototype to be acceptable, appropriate, and feasible for their use. The changes made to adapt the prototype were not specifically culturally Chinese. Instead, we identified ways to strengthen connections between the survivor and their providers; improve accessibility to resources; and honor participants' desires for relationality, accountability, and care. CONCLUSIONS: We grounded the use of user-centered design to develop a prototype design that supports the acts of caring through digital technology by identifying and designing to resist structures that create health inequities in the lives of this community of survivors. By designing for collective justice, we can provide accessible, feasible, and relational care with digital health through the application of Indigenous and Black feminist ways of being and knowing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».