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Enregistrement W4399025318 · doi:10.2196/53939

Building a Client Resource and Communication Platform for Community-Based Organizations to Address Health and Social Needs: Co-Design Study

2024· article· en· W4399025318 sur OpenAlexvenueno aff
Courtney R. Lyles, Beth Berrean, Ana Buenaventura, Svetlana Milter, Dayana Daniel Hernandez, Urmimala Sarkar, Christian Gutierrez, Nynikka R. Palmer, William Brown

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésResource (disambiguation)Knowledge managementCo-designComputer scienceBusinessPublic relationsProcess managementPolitical scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Connecting individuals to existing community resources is critical to addressing social needs and improving population health. While there is much ongoing informatics work embedding social needs screening and referrals into health care systems and their electronic health records, there has been less focus on the digital ecosystem and needs of community-based organizations (CBOs) providing or connecting individuals to these resources. Objective: We used human-centered design to develop a digital platform for CBOs, focused on identification of health and social resources and communication with their clients. Methods: Centered in the Develop phase of the design process, we conducted in-depth interviews in 2 phases with community-based organizational leadership and staff to create and iterate on the platform. We elicited and mapped participant feedback to theory-informed domains from the Technology Acceptance Model, such as Usefulness and Ease of Use, to build the final product and summarized all major design decisions as the platform development proceeded. Results: Overall, we completed 22 interviews with 18 community-based organizational leadership and staff in 2 consecutive Develop phases. After coding of the interview transcripts, there were 4 major themes related to usability, relevance, and external factors impacting use. Specifically, CBOs expressed an interest in a customer relationship management software to manage their client interactions and communications, and they needed specific additional features to address the scope of their everyday work, namely (1) digital and SMS text messaging communication with clients and (2) easy ways to identify relevant community resources based on diverse client needs and various program eligibility criteria. Finally, clear implementation needs emerged, such as digital training and support for staff using new platforms. The final platform, titled "Mapping to Enhance the Vitality of Engaged Neighborhoods (MAVEN)," was completed in the Salesforce environment in 2022, and it included features and functions directly mapped to the design process. Conclusions: Engaging community organizations in user-centered design of a health and social resource platform was essential to tapping into their deep expertise in serving local communities and neighborhoods. Design methods informed by behavioral theory can be similarly employed in other informatics research. Moving forward, much more work will be necessary to support the implementation of platforms specific to CBOs' needs, especially given the resources, training, and customization needed in these settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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