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Enregistrement W4399465045 · doi:10.2196/56319

Developing a Guided Web App for Postpartum Depression Symptoms: User-Centered Design Approach

2024· article· en· W4399465045 sur OpenAlexvenueno aff
Pamela Franco, Marcia Olhaberry, Antonia Muzard, Ángeles Harismendy, Saskia M. Kelders

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésDepression (economics)Postpartum depressionMobile appsWorld Wide WebComputer scienceWeb applicationUser-centered designPsychologyHuman–computer interactionPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychological internet-based interventions have shown promise in preventing and treating perinatal depression, but their effectiveness can be hindered by low user engagement. This challenge often arises from a misalignment between technology attributes, user needs, and context. A user-centered, iterative approach involving all stakeholders is recommended. OBJECTIVE: In this paper, we aimed to develop a user-friendly psychological internet-based intervention aimed at addressing the symptoms of perinatal depression through an iterative, user-centered approach. METHODS: The development process followed the Center for eHealth Research and Disease Management Roadmap phases of contextual inquiry, value specification, and design. It involved a comprehensive literature review, 2 surveys, 10 focus groups, 5 usability interviews, and 1 technical pilot. RESULTS: The contextual inquiry revealed a demand for accessible interventions for perinatal mental health, with internet-based solutions seen as viable options. Insights from the literature influenced intervention content and features. Stakeholders' openness to the intervention became evident during this phase, along with the integration of the first set of values. Initially, we assessed the broader perinatal context to identify the optimal period for the intervention. On the basis of the findings and practical considerations, we decided to specifically target postpartum depression symptoms. The value specification phase further defined the central values and translated them into requirements. In the design phase, feedback was obtained on the user experience of an early digital prototype and on the prototype's final version. The resulting intervention, named Mamá, te entiendo ("Mom, I get you"), is a guided web app based on cognitive behavioral therapy principles, integrating elements from attachment and mentalization theories. It aims to reduce depressive symptoms in women during the first months postpartum and consists of 6 core sequential modules, along with 3 additional modules, including 5 case examples illustrating depressive symptoms and therapeutic techniques. The intervention provides homework exercises and offers users the opportunity to receive feedback from an e-coach through the web app. CONCLUSIONS: This study emphasizes the importance of a user-centered and iterative development process for psychological internet-based interventions. This process helps clarify user needs and provides valuable feedback on service design and quality, ultimately having the potential to enhance the utility and, presumably, the effectiveness of the intervention. The Discussion section shares valuable insights from the project, such as the value of the requirement sessions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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