Remote Inclusion of Vulnerable Users in mHealth Intervention Design: Retrospective Case Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) interventions that promote healthy behaviors or mindsets are a promising avenue to reach vulnerable or at-risk groups. In designing such mHealth interventions, authentic representation of intended participants is essential. The COVID-19 pandemic served as a catalyst for innovation in remote user-centered research methods. The capability of such research methods to effectively engage with vulnerable participants requires inquiry into practice to determine the suitability and appropriateness of these methods. OBJECTIVE: In this study, we aimed to explore opportunities and considerations that emerged from involving vulnerable user groups remotely when designing mHealth interventions. Implications and recommendations are presented for researchers and practitioners conducting remote user-centered research with vulnerable populations. METHODS: Remote user-centered research practices from 2 projects involving vulnerable populations in Norway and Australia were examined retrospectively using visual mapping and a reflection-on-action approach. The projects engaged low-income and unemployed groups during the COVID-19 pandemic in user-based evaluation and testing of interactive, web-based mHealth interventions. RESULTS: Opportunities and considerations were identified as (1) reduced barriers to research inclusion; (2) digital literacy transition; (3) contextualized insights: a window into people's lives; (4) seamless enactment of roles; and (5) increased flexibility for researchers and participants. CONCLUSIONS: Our findings support the capability and suitability of remote user methods to engage with users from vulnerable groups. Remote methods facilitate recruitment, ease the burden of research participation, level out power imbalances, and provide a rich and relevant environment for user-centered evaluation of mHealth interventions. There is a potential for a much more agile research practice. Future research should consider the privacy impacts of increased access to participants' environment via webcams and screen share and how technology mediates participants' action in terms of privacy. The development of support procedures and tools for remote testing of mHealth apps with user participants will be crucial to capitalize on efficiency gains and better protect participants' privacy.
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 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 | 0,049 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».