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Enregistrement W4413849481 · doi:10.2196/64930

Applying the Human-Centered Innovation Biodesign Framework to the Development and Piloting of a Program to Mitigate Risk for Cognitive Decline Among Historically Underrepresented Individuals: Case Study

2025· article· en· W4413849481 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Lassell, Ada Metaxas, Katherine Wang, Sara Hantgan, Prabhat Gottipati, Sarah Zwerling, Triana Pena, Chava Pollak, Laura N. Gitlin, Sunit Jariwala

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCognitionPsychologyGerontologyComputer scienceMedicineWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical inactivity is a modifiable risk factor for dementia. Past physical activity interventions often overlook the voices of the end user in the design process, particularly minoritized groups living with dementia or memory challenges. To develop physical activity interventions, we use the principles of human-centered design. OBJECTIVE: We applied human-centered design using the innovation biodesign framework to develop a physical activity intervention, Nurturing Aging Through Uplifting Activities in a Restorative Environment (NATURE) program for minoritized individuals as a use case. METHODS: The innovation biodesign framework has three domains: (1) problem space, (2) invention, and (3) solution space. Each domain includes several activities. The problem space involves a needs assessment, needs screening, evidence-based literature review, review of existing models of programs, and iterative feedback from partners, leading to an invention. The solution space encompasses the implementation and validation of the invention and outcomes. We applied this framework in 3 steps: (1) identifying the problem: we used data points from multiple sources to identify needs and mapped them onto the problem space. These sources included reviews of the literature to identify existing interventions, findings from other nature programs to surmise gaps, and focus groups to iteratively identify unmet needs. (2) Designing the invention: we developed NATURE with Hispanic or Latino people with memory challenges and identified their preferred outcomes. (3) Mapping the pilot study. We added the study protocol and planned outcomes to the solution space. RESULTS: In step 1, three evidence-based programs guided the development of NATURE to address physical inactivity and related risks of decreased well-being and dementia. We received 50 referrals for focus group participants, 22 were eligible and completed consent, and 21 (n=6 Hispanic or Latino people with memory challenges and care partners, n=8 outdoor professionals, and n=7 health care providers) participants completed the focus groups. We received feedback from participants on local nature activities, program frequency, duration, and delivery mode, a referral pathway, and outcomes using 5 focus groups and 2 interviews. In step 2, the 12-week NATURE program was developed to promote an active lifestyle and well-being, using nature activities that a person enjoys. NATURE accounts for a person's preferences, needs, and daily situation and includes 4-6 sessions with 2 phone check-ins. Preferred outcomes were well-being, sleep, and social connections. In step 3, we mapped the plan to pilot NATURE using activity tracker technology to measure sleep, heart rate, and activity (well-being), and validated questionnaires. CONCLUSIONS: The framework provided a systematic approach for mapping the development of NATURE to address the needs of Hispanic or Latino people with memory challenges, using human-centered design principles. Application of the framework can be a helpful tool to map the development of other interventions for minoritized populations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06403345; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06403345.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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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