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Enregistrement W4409060031 · doi:10.2196/preprints.75012

Navigation, Adoption, and Use of Digital Health Technologies for Irritable Bowel Syndrome Self-Management: Focus Group Study of Patient Experience and Decision-Making (Preprint)

2025· preprint· en· W4409060031 sur OpenAlexaboutno aff
Adrijana D’Silva, Nicolle Hua, Mary V. Modayil, Judy Seidel, Deborah A. Marshall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintFocus groupGroup (periodic table)Digital healthFocus (optics)Group decision-makingKnowledge managementPsychologyComputer scienceBusinessMarketingWorld Wide WebHealth carePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Irritable bowel syndrome (IBS) is a common chronic gastrointestinal disorder that impairs bowel functions and patients’ overall quality of life. IBS-focused digital health technologies (DHTs), including online health resources and mobile health (mHealth) apps, have recently proliferated for patient use. However, research exploring patients’ experiences with navigating, adopting, or using commercial or publicly available DHTs for IBS self-management is limited. OBJECTIVE This study aims to explore the user experiences and decision-making of patients with IBS as they navigate, adopt, and use diverse DHTs for disease self-management. METHODS We conducted virtual semistructured focus group interviews to explore the experiences of patients with IBS using DHTs, including their perspectives on design and features, their decision-making process in using DHTs, and recommendations for improving user experience and uptake, given the heterogeneous nature of these tools. Canada-based patients with IBS who were using or had used mHealth apps to manage symptoms were recruited through purposive sampling from previous IBS-related studies. Discussions were transcribed verbatim, and inductive thematic analysis was performed using NVivo (version 14; Lumivero). A modified version of the Expanded Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) model was applied to guide the interpretation of the dynamic relationship between the influences on participants’ decisions regarding DHT use. RESULTS Among the 8 participants (all female; mean age 55.3, SD 13.5 years), two themes were identified: (1) uncertainty impacts the trustworthiness of DHTs, and (2) influences that drive the decision-making process to adopt and use DHTs. The observed influences aligned with the constructs of the UTAUT2 model (performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, and habit), with the addition of trust and risk in participants’ decision-making. Digital health literacy and patient engagement were also raised as crucial components of participants’ experiences and perspectives on DHTs. CONCLUSIONS Findings of this study highlight the current landscape of digital health in IBS and existing gaps and challenges for patients in navigating, adopting, and using DHTs for IBS self-management. While DHTs were generally viewed positively for their value and potential, patients with IBS consider several coexisting factors and trade-offs in their decision-making. Further investigations on the influences on and perspectives toward DHTs could enhance future development and iterations of these tools and improve patient confidence and uptake.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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