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Enregistrement W2810918016

Developing an Android-Based Patient Decision Aid Based on Ottawa Standards for Patients After Kidney Transplant and Its Usability Evaluation.

2018· article· en· W2810918016 sur OpenAlexaboutno aff
Zare Moayedi M, Azam Aslani, Seyed Mostafa Fakhrahmad, J S Ezzatzadegan

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityTriageMedical emergencyAndroid (operating system)MedicineHealth careSystem usability scaleComputer scienceWeb usabilityHuman–computer interaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study was conducted to develop an android based patient decision aid (PDA) as a self-care instrument for patients after kidney transplant and its usability evaluation. METHODS: In this study, the systematic development process of Android-based self-care application for patients after kidney transplant based on Ottawa standard was included: scoping, assemble steering group, analysis of requirements, designing, develop of a prototype and system evaluation. The PDA is a self-triage system that will help early identification of risk symptoms in patients, and help manage them. System recommendations for risk signs are: Refer to the nearest hospital or healthcare center without delay, refer to the doctor and tell your doctor in the next visit. To identify patient care needs, a semi-structured interview with members of steering group, including patients and clinical experts, was conducted by the researchers. A prototype of the decision aid was made according to identified needs in the previous step. Finally, in order to evaluate its usability rate by using the System Usability Scale (SUS) questionnaire, it was used by exerts and patients. RESULTS: This study identified information needs, risk signs and steps that patients need to make appropriate decisions about them. The main capabilities of the decision aid are features such as reminders for appointment/test, time of taking medication, registration of symptoms, weight, blood pressure, body temperature, advising to patient in case of signs of risk, weight, blood pressure, body temperature and test results which were reported in the diagram. The mean score of system's usability evaluated by medical informatics specialists, clinicians, and patients were 88.33, 95, and 91. CONCLUSIONS: PDAs was usable and desirable from the point of view of medical informatics specialists, clinicians and patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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