Acceptability and Usability of a Digital Behavioral Health Platform for Youth at Risk of Suicide: User-Centered Design Study With Patients, Practitioners, and Business Gatekeepers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth suicide rates are climbing, underscoring the need to improve clinical care. Personal smartphones can provide an understanding of proximal risk factors associated with suicide and facilitate consistent contact between patients and practitioners to improve treatment engagement and effectiveness. The Vira digital behavior change platform (Vira) consists of a patient smartphone app and a web-based practitioner portal (Vira Pro) that integrates objective mobile sensing data with Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)-compliant communication tools. Through Vira, practitioners can continuously assess patients' real-world behavior and provide clinical tools to enhance treatment via just-in-time behavior change support. OBJECTIVE: This study aimed to explore the acceptability and usability of the minimal viable product version of Vira through a user-centered design (UCD) approach and to identify barriers to implementing Vira in the context of an adolescent intensive outpatient program. METHODS: Over 2 iterative phases, feedback was gathered from adolescent patients (n=16), mental health practitioners (n=11), and business gatekeepers (n=5). The mixed methods UCD approach included individual semistructured interviews (eg, perspectives on treatment and attitudes toward digital tools), surveys (eg, usability), and unmoderated user testing sessions (eg, user experience). RESULTS: Overall, participants expressed optimism regarding Vira, particularly among adolescents, who showed high satisfaction with the app's interface and design. However, clinicians reported more mixed views, agreeing that it would be useful in treatment but also expressing concerns about the volume and displays of patient data in Vira Pro, workload management, and boundaries. Gatekeepers identified usability issues and implementation barriers related to electronic health records but also recognized Vira's potential to enhance treatment outcomes. Feedback from stakeholders informed several crucial changes to the platform, including adjustments to data-sharing protocols, user interface enhancements, and modifications to training methods. CONCLUSIONS: Vira has a high potential to improve patient engagement and improve clinical outcomes among high-risk youth. Iterative UCD and ongoing stakeholder engagement are essential for developing technology-based interventions that effectively meet the needs of diverse end users and align with clinical workflows.
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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 | 0,033 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».