Evaluating Patient Usability of an Image-Based Mobile Health Platform for Postoperative Wound Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical patients are increasingly using mobile health (mHealth) platforms to monitor recovery and communicate with their providers in the postdischarge period. Despite widespread enthusiasm for mHealth, few studies evaluate the usability or user experience of these platforms. OBJECTIVE: Our objectives were to (1) develop a novel image-based smartphone app for postdischarge surgical wound monitoring, and (2) rigorously user test it with a representative population of vascular and general surgery patients. METHODS: A total of 9 vascular and general surgery inpatients undertook usability testing of an internally developed smartphone app that allows patients to take digital images of their wound and answer a survey about their recovery. We followed the International Organization for Standardization (ISO) 9241-11 guidelines, focusing on effectiveness, efficiency, and user satisfaction. An accompanying training module was developed by applying tenets of adult learning. Sessions were audio-recorded, and the smartphone screen was mirrored onto a study computer. Digital image quality was evaluated by a physician panel to determine usefulness for clinical decision making. RESULTS: The mean length of time spent was 4.7 (2.1-12.8) minutes on the training session and 5.0 (1.4-16.6) minutes on app completion. 55.5% (5/9) of patients were able to complete the app independently with the most difficulty experienced in taking digital images of surgical wounds. Novice patients who were older, obese, or had groin wounds had the most difficulty. 81.8% of images were sufficient for diagnostic purposes. User satisfaction was high, with an average usability score of 83.3 out of 100. CONCLUSION: Surgical patients can learn to use a smartphone app for postoperative wound monitoring with high user satisfaction. We identified design features and training approaches that can facilitate ease of use. This protocol illustrates an important, often overlooked, aspect of mHealth development to improve surgical care.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».