Development of a Digital Health Intervention for the Secondary Prevention of Cardiovascular Disease (INTERCEPT): Co-Design and Usability Testing Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary prevention is an important strategy to reduce the burden of cardiovascular disease (CVD), a leading cause of death worldwide. Despite the growing evidence for the effectiveness of digital health interventions (DHIs) for the secondary prevention of CVD, the majority are designed with minimal input from target end users, resulting in poor uptake and usage. OBJECTIVE: This study aimed to optimize the acceptance and effectiveness of a DHI for the secondary prevention of CVD through co-design, integrating end users' perspectives throughout. METHODS: A theory-driven, person-based approach using co-design was adopted for the development of the DHI, known as INTERCEPT. This involved a 4-phase iterative process using online workshops. In phase 1, a stakeholder team of health care professionals, software developers, and public and patient involvement members was established. Phase 2 involved identification of the guiding principles, content, and design features of the DHI. In phase 3, DHI prototypes were reviewed for clarity of language, ease of navigation, and functionality. To anticipate and interpret DHI usage, phase 4 involved usability testing with participants who had a recent cardiac event (<2 years). To assess the potential impact of usability testing, the System Usability Scale was administered before and after testing. The GUIDED (Guidance for Reporting Intervention Development Studies in Health Research) checklist was used to report the development process. RESULTS: Five key design principles were identified: simplicity and ease of use, behavioral change through goal setting and self-monitoring, personalization, system credibility, and social support. Usability testing resulted in 64 recommendations for the app, of which 51 were implemented. Improvements in System Usability Scale scores were observed when comparing the results before and after implementing the recommendations (61 vs 83; P=.02). CONCLUSIONS: Combining behavior change theory with a person-based, co-design approach facilitated the development of a DHI for the secondary prevention of CVD that optimized responsiveness to end users' needs and preferences, thereby potentially improving future engagement.
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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 | 0,034 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».