MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2410352668 · doi:10.2196/mhealth.5331

The Electronic Patient Reported Outcome Tool: Testing Usability and Feasibility of a Mobile App and Portal to Support Care for Patients With Complex Chronic Disease and Disability in Primary Care Settings

2016· article· en· W2410352668 sur OpenAlexaffvenueabout
Carolyn Steele Gray, Ashlinder Gill, Anum Irfan Khan, Parminder Kaur Hans, Kerry Kuluski, Cheryl Cott

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityHealth careMedicinemHealthUSablePatient portalFocus groupPopulationHealth information technologyNursingMedical emergencyComputer sciencePsychological interventionWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People experiencing complex chronic disease and disability (CCDD) face some of the greatest challenges of any patient population. Primary care providers find it difficult to manage multiple discordant conditions and symptoms and often complex social challenges experienced by these patients. The electronic Patient Reported Outcome (ePRO) tool is designed to overcome some of these challenges by supporting goal-oriented primary care delivery. Using the tool, patients and providers collaboratively develop health care goals on a portal linked to a mobile device to help patients and providers track progress between visits. OBJECTIVES: This study tested the usability and feasibility of adopting the ePRO tool into a single interdisciplinary primary health care practice in Toronto, Canada. The Fit between Individuals, Fask, and Technology (FITT) framework was used to guide our assessment and explore whether the ePRO tool is: (1) feasible for adoption in interdisciplinary primary health care practices and (2) usable from both the patient and provider perspectives. This usability pilot is part of a broader user-centered design development strategy. METHODS: A 4-week pilot study was conducted in which patients and providers used the ePRO tool to develop health-related goals, which patients then monitored using a mobile device. Patients and providers collaboratively set goals using the system during an initial visit and had at least 1 follow-up visit at the end of the pilot to discuss progress. Focus groups and interviews were conducted with patients and providers to capture usability and feasibility measures. Data from the ePRO system were extracted to provide information regarding tool usage. RESULTS: Six providers and 11 patients participated in the study; 3 patients dropped out mainly owing to health issues. The remaining 8 patients completed 210 monitoring protocols, equal to over 1300 questions, with patients often answering questions daily. Providers and patients accessed the portal on an average of 10 and 1.5 times, respectively. Users found the system easy to use, some patients reporting that the tool helped in their ability to self-manage, catalyzed a sense of responsibility over their care, and improved patient-centered care delivery. Some providers found that the tool helped focus conversations on goal setting. However, the tool did not fit well with provider workflows, monitoring questions were not adequately tailored to individual patient needs, and daily reporting became tedious and time-consuming for patients. CONCLUSIONS: Although our study suggests relatively low usability and feasibility of the ePRO tool, we are encouraged by the early impact on patient outcomes and generally positive responses from both user groups regarding the potential of the tool to improve care for patients with CCDD. As is consistent with our user-centered design development approach, we have modified the tool based on user feedback, and are now testing the redeveloped tool through an exploratory trial.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
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

Citations119
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetDiabetes Management and EducationTravaux en français237 207