MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792989127 · doi:10.2196/humanfactors.8004

Evaluating the Usability and Usefulness of a Mobile App for Atrial Fibrillation Using Qualitative Methods: Exploratory Pilot Study

2018· article· en· W2792989127 sur OpenAlexvenueno aff
Jaclyn Hirschey, Sunetra Bane, Moussa Mansour, Jodi Sperber, Stephen Agboola, Joseph C. Kvedar, Kamal Jethwani

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo Europe
Mots-clésUsabilityAtrial fibrillationMedicineMobile appsExploratory researchStroke (engine)World Wide WebInternal medicineComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AFib) is the most common form of heart arrhythmia and a potent risk factor for stroke. Nonvitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs) are routinely prescribed to manage AFib stroke risk; however, nonadherence to treatment is a concern. Additional tools that support self-care and medication adherence may benefit patients with AFib. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the perceived usability and usefulness of a mobile app designed to support self-care and treatment adherence for AFib patients who are prescribed NOACs. METHODS: A mobile app to support AFib patients was previously developed based on early stage interview and usability test data from clinicians and patients. An exploratory pilot study consisting of naturalistic app use, surveys, and semistructured interviews was then conducted to examine patients' perceptions and everyday use of the app. RESULTS: A total of 12 individuals with an existing diagnosis of nonvalvular AFib completed the 4-week study. The average age of participants was 59 years. All participants somewhat or strongly agreed that the app was easy to use, and 92% (11/12) reported being satisfied or very satisfied with the app. Participant feedback identified changes that may improve app usability and usefulness for patients with AFib. Areas of usability improvement were organized by three themes: app navigation, clarity of app instructions and design intent, and software bugs. Perceptions of app usefulness were grouped by three key variables: core needs of the patient segment, patient workflow while managing AFib, and the app's ability to support the patient's evolving needs. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that mobile tools that target self-care and treatment adherence may be helpful to AFib patients, particularly those who are newly diagnosed. Additionally, participant feedback provided insight into the varied needs and health experiences of AFib patients, which may improve the design and targeting of the intervention. Pilot studies that qualitatively examine patient perceptions of usability and usefulness are a valuable and often underutilized method for assessing the real-world acceptability of an intervention. Additional research evaluating the AFib Connect mobile app over a longer period, and including a larger, more diverse sample of AFib patients, will be helpful for understanding whether the app is perceived more broadly to be useful and effective in supporting patient self-care and medication adherence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 Opus0,610
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,024 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207