Development of MyREADY Transition BBD Mobile App, a Health Intervention Technology Platform, to Improve Care Transition for Youth With Brain-Based Disabilities: User-Centered Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transition from pediatric to adult health care varies and is resource intensive. Patient-centered health information technology (HIT) interventions are increasingly being developed in partnership with patients. OBJECTIVE: This study aims to develop an internet-based mobile app intervention for patients with brain-based disabilities to improve transition in care readiness. METHODS: The app was designed for patients aged 15 to 17 years with brain-based disabilities having the ability to use a mobile app. A multidisciplinary team, an industry partner, and a patient and family advisory council was assembled. We hypothesized that existing tools could be migrated into the app to address education, empowerment, and navigation. We used cognitive learning theory to support chapters targeting transition in care skill sets. We used the agile iterative methodology to engage stakeholders. RESULTS: We developed a novel MyREADY Transition HIT platform. An electronic mentor supported cognitive learning with messaging, quizzes, rewards, and videos. We used gaming to guide navigation through a fictitious health care city. Adapting existing tools was achieved by the patient and family advisory council requesting personalization. Our iterative design required time-consuming back-end technology management. Developing the platform took 24 months instead of our grant-approved 12 months, impacting the onset of the planned trial within the allotted budget. CONCLUSIONS: A novel patient-centered HIT platform to improve health care transition was successfully developed in partnership with patients and industry. Careful resource management was needed to achieve timely delivery of the end product, flagging the cautious planning required to deliver HIT tools in time for the much-needed trials informing their clinical application. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03852550; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03852550.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».