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Enregistrement W4417168758 · doi:10.2196/73281

Lessons Learned from Co-Designing a Digital Health App for Foster Youth: Development and Usability Study

2025· article· en· W4417168758 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna B. Folk, Juan Carlos González, Margareth V Del Cid, Elizabeth A. McBride, Tylia Lundberg, Alison Czopp, Ifunanya Ezimora, Lisa R. Fortuna, Marina Tolou‐Shams

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityProcess (computing)Digital healthPopulationPsychological interventionSpace (punctuation)mHealthPower (physics)Participatory design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Foster youth experience high rates of unmet mental health and substance use needs, while simultaneously facing numerous barriers to accessing and engaging in community-based services. Behavioral intervention technologies (BITs) are promising for overcoming some of the barriers to service engagement, particularly when designed in collaboration with the intended users. Objective: This study describes lessons learned from a 31-month process of co-designing FostrSpace (Chorus Innovations, Inc), a BIT to address social determinants of health and behavioral health needs among foster youth. Our overall aim is to provide a roadmap for other scholars wishing to co-design BITs with minoritized youth that have the potential to address social determinants of health and increase access to and engagement in behavioral health care. Methods: The co-design process of creating FostrSpace included 5 phases: design, development, launch, testing and evaluation, and iterative refinement. We describe the activities conducted during each phase, as well as the resultant FostrSpace application. In-application FostrSpace usage data were collected as part of a quality improvement effort to iteratively refine the application; during registration, all youth signed a user agreement that detailed data usage. Results: FostrSpace usage data were collected from 40 youth (32/40, 78% aged 18-26 years; 8/40, 20% 13-17 years). Based on the resource needs checklist at sign-up, youth sought resources in the domains of emotional wellness (29/40; 72.5%), health care (17/40, 42.5%), housing (16/20, 40%), transportation (15/40, 37.5%), employment (15/40, 37.5%), school (13/40, 32.5%), food (12/40, 30%), family (11/40, 27.5%), and legal (7/40, 17.5%) resources, or other or not sure (16/20, 40%). Fifteen youth accessed support from the personal care navigator. Fourteen youth completed the emotional wellness questionnaire (EWQ) and identified substance use, depression, anger and irritability, mania, anxiety, somatic symptoms, and sleep problems as areas of concern. Seven of these youth initiated behavioral health services with a FostrSpace clinician. Conclusions: Engaging in participatory co-design of BITs with foster youth and other minoritized communities requires careful attention to power dynamics. Creating a space where co-designers feel there is mutual benefit to engaging in the process and it is psychologically safe to share their experiences is crucial for success. We describe lessons learned from engaging in this co-design work, including how it relates to decisions about the technology (eg, balancing youth privacy with the burden of the login process), working with third-party developers (eg, ensuring technology development partners have sufficient knowledge about the population you are co-designing with to meaningfully engage with them), and considerations for the strategic embedding of technology-based interventions within existing systems of care to promote 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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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