Designing a Tablet-Based Software App for Mapping Bodily Symptoms: Usability Evaluation and Reproducibility Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptom drawings are widely used as a qualitative and quantitative method of assessing pain symptoms for both clinical and research purposes. As electronic drawings offer many advantages over classical pen-and-paper drawings, the last years have seen a shift toward tablet-based acquisition of symptom drawings. However, software that is used in clinical care requires special attention to usability aspects and design to provide easy access for physically impaired or elderly patients. OBJECTIVE: The aims of this project were to develop a new tablet-based software app specifically designed to collect patients' and doctors' drawings of pain and related bodily symptoms and test it for usability in 2 samples of chronic pain patients (Aim 1) and their treating doctors (Aim 2) as well as for test-retest reliability (Aim 3). METHODS: In 2 separate studies, symptom drawings from 103 chronic pain patients and their treating doctors were collected using 2 different versions of the app. Both patients and doctors evaluated usability aspects of the app through questionnaires. Results from study 1 were used to improve certain features of the app, which were then evaluated in study 2. Furthermore, a subgroup of 25 patients in study 2 created 2 consecutive symptom drawings for test-retest reproducibility analysis. Usability of both app versions was compared, and reproducibility was calculated for symptom extent, number of symptom clusters, and the whole symptom pattern. RESULTS: The changes we made to the app and the body outline led to significant improvements in patients' usability evaluation regarding the identification with the body outline (P=.007) and the evaluation of symptom depth (P=.02), and the overall difficultness of the drawing process (P=.003) improved significantly. Doctors' usability evaluation of the final app showed good usability with 75.63 (SD 19.51) points on the System Usability Scale, Attrakdiff 2 scores from 0.93 to 1.41, and ISONORM 9241/10 scores from -0.05 to 1.80. Test-retest analysis showed excellent reproducibility for pain extent (intraclass correlation coefficient, ICC=0.92) and good results for the number of symptom clusters (ICC=0.70) and a mean overlap of 0.47 (Jaccard index). CONCLUSIONS: We developed a tablet-based symptom drawing app and improved it based on usability assessment in a sample of chronic pain patients and their treating doctors. Increases in usability of the improved app comprised identification with the body outline, symptom depth evaluation, and difficultness of the drawing process. Test-retest reliability of symptom drawings by chronic pain patients showed fair to excellent reproducibility. Patients' usability evaluation is an important factor that should not be neglected when designing apps for mobile or eHealth apps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
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 | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».