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Enregistrement W2027368569 · doi:10.2196/resprot.2184

Usability Study of a Computer-Based Self-Management System for Older Adults with Chronic Diseases

2012· article· en· W2027368569 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Hong Kong
Mots-clésUsabilityHeuristic evaluationThink aloud protocolCognitive walkthroughComputer scienceUsability inspectionUsability engineeringUsability labWeb usabilityReadabilityHuman–computer interactionUsability goalsSystem usability scalePluralistic walkthroughApplied psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Usability can influence patients' acceptance and adoption of a health information technology. However, little research has been conducted to study the usability of a self-management health care system, especially one geared toward elderly patients. OBJECTIVE: This usability study evaluated a new computer-based self-management system interface for older adults with chronic diseases, using a paper prototype approach. METHODS: Fifty older adults with different chronic diseases participated. Two usability evaluation methods were involved: (1) a heuristics evaluation and (2) end-user testing with a think-aloud testing method, audio recording, videotaping, and interviewing. A set of usability metrics was employed to determine the overall system usability, including task incompletion rate, task completion time, frequency of error, frequency of help, satisfaction, perceived usefulness, and perceived ease of use. Interviews were used to elicit participants' comments on the system design. The quantitative data were analyzed using descriptive statistics and the qualitative data were analyzed for content. RESULTS: The participants were able to perform the predesigned self-management tasks with the current system design and they expressed mostly positive responses about the perceived usability measures regarding the system interface. However, the heuristics evaluation, performance measures, and interviews revealed a number of usability problems related to system navigation, information search and interpretation, information presentation, and readability. Design recommendations for further system interface modifications were discussed. CONCLUSIONS: This study verified the usability of the self-management system developed for older adults with chronic diseases. Also, we demonstrated that our usability evaluation approach could be used to quickly and effectively identify usability problems in a health care information system at an early stage of the system development process using a paper prototype. Conducting a usability evaluation is an essential step in system development to ensure that the system features match the users' true needs, expectations, and characteristics, and also to minimize the likelihood of the users committing user errors and having difficulties using the system.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,387 · 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