Understanding the Acceptance of an eHealth Technology in the Early Stages of Development: An End-User Walkthrough Approach and Two Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies that focus on the acceptance of an electronic health (eHealth) technology generally make use of surveys. However, results of such studies hold little value for a redesign, as they focus only on quantifying end-user appreciation of general factors (eg, perceived usefulness). OBJECTIVE: We present a method for understanding end-user acceptance of an eHealth technology, early in the development process: The eHealth End-User Walkthrough. METHODS: During a walkthrough, a participant is guided by using the technology via a scenario, a persona, and a low-fidelity protoype. A participant is questioned about factors that may affect acceptance during and after the demonstration. We show the value of the method via two case studies. RESULTS: During the case studies, participants commented on whether they intend to use a technology and why they would (not) use its main features. They also provided redesign advice or input for additional functions. Finally, the sessions provide guidance for the generation of business models and implementation plans. CONCLUSIONS: The eHealth End-User Walkthrough can aid design teams in understanding the acceptance of their eHealth application in a very early stage of the design process. Consequently, it can prevent a mismatch between technology and end-users' needs, wishes and context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».