Optimizing SloMo, a Digitally Supported Therapy Targeting Paranoia, for Implementation: Inclusive, Human-Centered Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the promise of digital therapeutics in providing scalable interventions for psychosis, translating them from clinical trials to routine care is challenging. SloMo is an evidence-based, digitally supported cognitive behavioral therapy for psychosis comprising a web-based therapy platform and mobile app. The therapy encourages individuals to slow down for a moment, to address fast-thinking habits fueling paranoia. SloMo has received a NICE Early Value Assessment recommendation for use in the National Health Service to address evidence gaps related to its use in the real world, and an implementation study is underway. OBJECTIVE: This study aimed to optimize the SloMo software for implementation by addressing limitations of the first release, reducing technology complexity, and improving user experience, to increase equitable outcomes. METHODS: An inclusive, human-centered design methodology was used to optimize SloMo. The redesign sought to reduce the technology's complexity and improve the user experience for diverse patients and therapists. The Double Diamond framework structured the iterative redesign, integrating insights from patient and public involvement consultants, therapists, and a transdisciplinary co-design team. The Double Diamond process was facilitated through 24 transdisciplinary workshops. These were supported by the following methods: identifying implementation barriers through desk research of SloMo's evidence and qualitative interviews with experts by experience (n=2); redefining user needs; iteratively developing solutions through user testing sessions with service user consultants (n=32); and validating the minimum viable product through think-aloud testing sessions with therapist (n=10) and service user (n=11) consultants. RESULTS: Users wanted a form of cognitive behavioral therapy for psychosis that was usable, trustworthy, enjoyable, personalized, normalizing, and memorable. The redesign, therefore, included a minimalist user interface, more diverse lived experience vignette content, enhanced agency over data, greater representation of protected characteristics and their intersectionality, and intuitive navigation. Feedback from a purposively sampled patient and therapist sample validated the redesign as it was associated with a strong user experience, particularly in relation to usability and usefulness. CONCLUSIONS: The study produced a redesign of the SloMo software optimized for real-world use, whilst retaining fidelity to the therapeutic content of the previous version. Through an inclusive, human-centered approach, the optimized design of SloMo addresses barriers to adoption by reducing complexity and fostering accessibility. This study underscores the value of integrating lived experience involvement into digital therapeutics to support scalable, equitable, and sustainable mental health care solutions.
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 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 | 0,033 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».