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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 OpenAlexvenueno aff
Vaishali Lodhia, Sarah Karanja, Shelley Lees, Andrew Bastawrous

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations100
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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