In‐hospital usability and feasibility evaluation of Panda, an app for the management of pain in children at home
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative pain in children is often poorly managed at home, leading to slower functional recovery, poor oral intake, sleep disturbances, and behavioral changes. Panda is a smartphone application (app) designed to support parents in assessing their child's pain and managing medications. AIMS: The aim of this study was to evaluate the Panda app's usability and feasibility in hospital prior to testing the app at home. METHODS: The study comprised two phases. Phase I evaluated Panda's usability with nurses, parents, and adolescents using simulated scenarios. Usability was measured by task completion rate, user error rates, and the Computer Systems Usability Questionnaire. Phase II evaluated Panda's feasibility by observing parents/guardians of pediatric patients using the app on the postsurgical ward. Feasibility was measured using response frequency and delay following app notifications from an audit trail of app function, and parental satisfaction from an interview. Feedback was used to guide iterative app improvements. RESULTS: In Phase I, 13 nurses, 12 parents, and 5 adolescents evaluated the app. A total of 103 usability issues were identified, analyzed, and addressed. In Phase II, 29 parents responded to a total of 151 app notifications, with 84% responding within 1 hour in the final round of testing; 93% of participants reported the app was easy to use, and rated the app with a median [interquartile range] Computer Systems Usability Questionnaire score of 2 [1-4]. Significant barriers to use included lack of flexibility in the medication scheduling, low volume of alert sounds, and the extra time spent on medication safety checks. CONCLUSION: Panda's usability was improved and its feasibility demonstrated in the controlled hospital environment. The next step is to evaluate its feasibility for use at home.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».