The experience of self-monitoring using the PolarUs bipolar disorder self-management app: a qualitative report of impacts and unmet needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-monitoring is key to detecting and preventing mood episodes in bipolar-disorder (BD). An increasing number of smartphone apps have been developed to facilitate this aspect of self-management; however, the feasibility and efficacy of these interventions is heterogenous. To improve understanding of the subjective experience of app-based self-monitoring interventions for BD, the present study describes a qualitative investigation of the perspectives of individuals participating in an evaluation of a novel self-management app. METHODS: Twenty-five individuals with BD were given access to PolarUs, an app-based self-management intervention, and were later questioned about perceptions of and engagement with this tool. Thematic analysis was used to identify important aspects of the experience of self-monitoring as part of an app-based intervention. RESULTS: Four themes describing experiences of self-monitoring were generated. These included increased self-awareness, the use of self-monitoring to guide self-management, positive and negative emotional responses to self-monitoring, and unmet needs for self-monitoring apps. Three subthemes describing unmet needs were identified, including the provision of proactive coping suggestions, support reviewing data, and tracking additional symptoms, behaviours and life areas. CONCLUSIONS: The present study highlights the importance of taking the subjective experience of users into account during the development, evaluation, and implementation of app-based monitoring interventions in BD. Implications for the use of passively collected data and personalisation of app delivery are discussed.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».