A Digital Microintervention Supporting Evidence-Based Parenting Skills: Development Study Using the Agile Scrum Methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conduct disorder increases risks of educational dropout, future mental illness, and incarceration if untreated. First-line treatment of conduct disorder involves evidence-based parenting skills programs. Time-outs, a frequent tool in these programs, can be effective at improving behavior, and recent apps have been developed to aid this process. However, these apps promote the use of time-outs in inconsistent or developmentally inappropriate ways, potentially worsening behavior problems. Digital microinterventions like these apps could guide parents through high-quality time-outs in the moment, but current time-out apps lack features promoting adherence to the evidence-based best practice. Agile scrum is a respected approach in the software development industry. OBJECTIVE: We aimed to explore the feasibility of using the agile scrum approach to build a digital microintervention to help parents deliver an evidence-based time-out. METHODS: The agile scrum methodology was used. Four sprints were conducted. Figma software was used for app design and wireframing. Insights from 42 expert stakeholders were used during 3 sprint reviews. We consulted experts who were identified from councils around the Midlands region of the United Kingdom and charities through personal contacts and a snowballing approach. RESULTS: Over 4 development sprints from August 2022 to March 2023, the app was iteratively designed and refined based on consultation with a diverse group of 42 experts who shared their knowledge about the content of common parenting programs and the challenges parents commonly face. Modifications made throughout the process resulted in significant app enhancements, including tailored timer algorithms and enhanced readability, as well as an onboarding zone, mindfulness module, and pictorial information to increase inclusivity. By the end of the fourth sprint, the app was deemed ready for home use by stakeholders, demonstrating the effectiveness of our agile scrum development approach. CONCLUSIONS: We developed an app to support parents to use the evidence-based time-out technique. We recommend the agile scrum approach to create mobile health apps. Our experience highlights the valuable role that frontline health and social care professionals, particularly those working with vulnerable families, can play as experts in scrum reviews. There is a need for research to both evaluate the impact of digital microinterventions on child behavioral change and also create digital microinterventions that cater to non-English speakers and individuals who participate in parenting programs in settings outside the United Kingdom.
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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».