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Enregistrement W4406617882 · doi:10.2196/53231

Reflections of Foster Youth Engaging in the Co-Design of Digital Mental Health Technology: Duoethnography Study

2025· article· en· W4406617882 sur OpenAlexvenueno aff
Ifunanya Ezimora, Tylia Lundberg, Dylan Miars, Jeruel Trujeque, Ashley Papias, Margareth V Del Cid, Johanna B. Folk, Marina Tolou‐Shams

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMental healthFoster careThematic analysisParticipatory action researchPsychologyPublic relationsMedical educationSociologyQualitative researchNursingPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current research on digital applications to support the mental health and well-being of foster youth is limited to theoretical applications for transition-aged foster youth and support platforms developed without intentional input from foster youth themselves. Centering the lived expertise of foster youth in digital solutions is crucial to dismantling barriers to care, leading to an increase in service access and improving mental health outcomes. Co-design centers the intended end users during the design process, creating a direct relationship between potential users and developers. This methodology holds promise for creating tools centered on foster youth, yet little is known about the co-design experience for foster youth. Understanding foster youth's experience with co-design is crucial to identifying best practices, knowledge of which is currently limited. OBJECTIVE: The aim of this paper is to reflect on the experiences of 4 foster youth involved in the co-design of FostrSpace, a mobile app designed through a collaboration among foster youth in the San Francisco Bay Area; clinicians and academics from the Juvenile Justice Behavioral Health research team at the University of California, San Francisco; and Chorus Innovations, a rapid technology development platform specializing in participatory design practices. Key recommendations for co-designing with foster youth were generated with reference to these reflections. METHODS: A duoethnography study was conducted over a 1-month period with the 4 transition-aged former foster youth co-designers of FostrSpace via written reflections and a single in-person roundtable discussion. Reflections were coded and analyzed via reflexive thematic analysis. RESULTS: In total, 4 main themes were identified from coding of the duoethnography reflections: power and control, resource navigation, building community and safe spaces, and identity. Themes of power and control and resource navigation highlighted the challenges FostrSpace co-designers experienced trying to access basic needs, support from caregivers, and mental health resources as foster youth and former foster youth. Discussions pertaining to building community and safe spaces highlighted the positive effect of foster youth communities on co-designers, and discussions related to identity revealed the complexities associated with understanding and embracing foster youth identity. CONCLUSIONS: This duoethnography study highlights the importance of centering the lived expertise of co-designers throughout the app development process. As the digital health field increasingly shifts toward using co-design methods to develop digital mental health technologies for underserved youth populations, we offer recommendations for researchers seeking to ethically and effectively engage youth co-designers. Actively reflecting throughout the co-design process, finding creative ways to engage in power-sharing practices to build community, and ensuring mutual benefit among co-designers are some of the recommended core components to address when co-designing behavioral health technologies for youth.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0160,010
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,343 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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