Mediating the Cognitive Walkthrough with Patient Groups to achieve Personalized Health in Chronic Disease Self-Management System Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The cognitive walkthrough (CW) is a task-based, expert inspection usability evaluation method involving benefits such as cost effectiveness and efficiency. A drawback of the method is that it doesn't involve the user perspective from real users but instead is based on experts' predictions about the usability of the system and how users interact. In this paper, we propose a way of involving the user in an expert evaluation method by modifying the CW with patient groups as mediators. This along with other modifications include a dual domain session facilitator, specific patient groups and three different phases: 1) a preparation phase where suitable tasks are developed by a panel of experts and patients, validated through the content validity index 2) a patient user evaluation phase including an individual and collaborative process part 3) an analysis and coding phase where all data is digitalized and synthesized making use of Qualitative Data Analysis Software (QDAS) to determine usability deficiencies. We predict that this way of evaluating will utilize the benefits of the expert methods, also providing a way of including the patient user of these self-management systems. Results from this prospective study should provide evidence of the usefulness of this method modification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».