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Enregistrement W2345549518 · doi:10.2196/mhealth.4746

Acceptability, Usability, and Views on Deployment of Peek, a Mobile Phone mHealth Intervention for Eye Care in Kenya: Qualitative Study

2016· article· en· W2345549518 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 mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDepartment for International DevelopmentQueen Elizabeth Diamond Jubilee TrustInternational Glaucoma Association
Mots-clésUsabilityMedicineThematic analysisNursingPopulationContext (archaeology)Health careQualitative researchMobile phonePatient satisfactionMedical educationComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Portable Eye Examination Kit (Peek) is a mobile phone-based ophthalmic testing system that has been developed to perform comprehensive eye examinations. Shortages in ophthalmic personnel, the high cost, and the difficulty in transporting equipment have made it challenging to offer services, particularly in rural areas. Peek offers a solution for overcoming barriers of limited access to traditional ophthalmic testing methods and has been pilot tested on adults in Nakuru, Kenya, and compared with traditional eye examination tools. OBJECTIVE: This qualitative study evaluated the acceptability and usability of Peek in addition to perceptions regarding its adoption and nationwide deployment. METHODS: Semistructured interviews were conducted with patients and analyzed using a framework approach. This included analysis of interviews from 20 patients, 8 health care providers (HCPs), and 4 key decision makers in ophthalmic health care provision in Kenya. The participants were purposefully sampled. The coding structure involved predefined themes for assessing the following: (1) the context, that is, environment, user, task, and technology; (2) patient acceptability, that is, patients' perceived benefits, patient preference, and patient satisfaction; (3) usability, that is, efficiency, effectiveness, learnability, and flexibility and operability of Peek; and (4) the benefits of Peek in strengthening eye care provision, that is, capabilities enhancer, opportunity creator, social enabler, and knowledge generator. Emerging themes relating to the objectives were explored from the data using thematic analysis. RESULTS: Patients found Peek to be acceptable because of its benefits in overcoming the barriers to accessing ophthalmic services. Most thought it to be fast, convenient, and able to reach a large population. All patients expressed being satisfied with Peek. The HCPs perceived it to satisfy the criteria for usability and found Peek to be acceptable based on the technology acceptance model. Peek was also found to have features required for strengthening ophthalmic delivery by aiding detection and diagnosis, provision of decision support, improving communication between provider and patient and among providers, linking patients to services, monitoring, and assisting in education and training. Some of the deployment-related issues included the need for government and community involvement, communication and awareness creation, data protection, infrastructure development including capacity creation, and training and maintenance support. CONCLUSIONS: According to all parties interviewed, Peek is an acceptable solution, as it provides a beneficial service, supports patients' needs, and fulfills HCPs' roles, overall contributing to strengthening eye health.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,355 · 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