Development of a Web-Based Intervention to Support Primary Health Care Professionals in Digital Health Measurement: User-Centered Participatory Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health measurement offers opportunities to address several primary health care challenges, but health care professionals encounter significant implementation barriers. Therefore, resources need to be developed to facilitate the integration of digital health measurement into daily practice. OBJECTIVE: We aim to identify the most appropriate format and content for an intervention to support primary health care professionals in adopting digital health measurement. In addition, we describe and reflect on the development process. METHODS: We used a participatory action research approach as well as user-centered design principles. A total of 19 primary health care professionals from 4 disciplines-physical therapy, occupational therapy, speech and language therapy, and general practitioner practice assistance-participated in intervention development as end users. External experts were consulted to broaden perspectives. Data were collected across 3 iterative stages (concept, design, and testing and trials) between January 2022 and December 2023 during cocreative meetings, individual interviews, focus group discussions, usability testing, and prototype use in daily practice. Data were analyzed using content analysis and descriptive statistics. RESULTS: A web-based, stepwise intervention combining theoretical information, practical aids, examples, and experiences proved most suitable. Key features were concise content, intuitive and attractive graphic design, and flexible navigation and functionalities. Iterative improvements led to an increase in usability ratings from "okay" to "good to excellent." CONCLUSIONS: Different health care disciplines benefit from similar support strategies; yet, this requires a careful balancing of intervention design and content. Combining participatory action research and user-centered design principles was useful to tailor the intervention to end users' daily routines. The described development process offers a replicable framework for creating support strategies for digital health measurement in various health care settings.
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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 | 0,049 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».