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Enregistrement W2745108016 · doi:10.2196/humanfactors.7899

Usability Assessment of the Missouri Cancer Registry’s Published Interactive Mapping Reports: Round One

2017· article· en· W2745108016 sur OpenAlexvenueno aff
Awatef Ahmed Ben Ramadan, Jeannette Jackson‐Thompson, Chester Schmaltz

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion
Mots-clésUsabilityCancer registryComputer scienceLibrary scienceData scienceCancerHuman–computer interactionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many users of spatial data have difficulty interpreting information in health-related spatial reports. The Missouri Cancer Registry and Research Center (MCR-ARC) has produced interactive reports for several years. These reports have never been tested for usability. OBJECTIVE: The aims of this study were to: (1) conduct a multi-approach usability testing study to understand ease of use (user friendliness) and user satisfaction; and (2) evaluate the usability of MCR-ARC's published InstantAtlas reports. METHODS: An institutional review board (IRB) approved mixed methodology usability testing study using a convenience sample of health professionals. A recruiting email was sent to faculty in the Master of Public Health program and to faculty and staff in the Department of Health Management and Informatics at the University of Missouri-Columbia. The study included 7 participants. The test included a pretest questionnaire, a multi-task usability test, and the System Usability Scale (SUS). Also, the researchers collected participants' comments about the tested maps immediately after every trial. Software was used to record the computer screen during the trial and the participants' spoken comments. Several performance and usability metrics were measured to evaluate the usability of MCR-ARC's published mapping reports. RESULTS: Of the 10 assigned tasks, 6 reached a 100% completion success rate, and this outcome was relative to the complexity of the tasks. The simple tasks were handled more efficiently than the complicated tasks. The SUS score ranged between 20-100 points, with an average of 62.7 points and a median of 50.5 points. The tested maps' effectiveness outcomes were better than the efficiency and satisfaction outcomes. There was a statistically significant relationship between the subjects' performance on the study test and the users' previous experience with geographic information system (GIS) tools (P=.03). There were no statistically significant relationships between users' performance and satisfaction and their education level, work type, or previous experience in health care (P>.05). There were strong positive correlations between the three measured usability elements. CONCLUSIONS: The tested maps should undergo an extensive refining and updating to overcome all the discovered usability issues and meet the perspectives and needs of the tested maps' potential users. The study results might convey the perspectives of academic health professionals toward GIS health data. We need to conduct a second-round usability study with public health practitioners and cancer professionals who use GIS tools on a routine basis. Usability testing should be conducted before and after releasing MCR-ARC's maps in the future.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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