Development and Usability Evaluation of a Desktop Software Application for Pain Assessment in Infants
Notice bibliographique
Résumé
Background Pain assessment is a key component of pain management and research in infants. We developed software to assist in coding of pain in infants called PAiN (Pain Assessment in Neonates). Aims The aims of this study were to evaluate the usability of PAiN in terms of effectiveness, efficiency, and satisfaction among novice and expert users and to compare the efficiency and satisfaction of PAiN to existing software for coding of infant pain among expert users. Methods A quantitative usability testing approach was conducted with two participant groups, representing novice and expert end-users. Testing included an observed session with each participant completing a pain assessment coding task, followed by administration of the Post Study System Usability Questionnaire and Desirability Toolkit. For comparison, the usability of existing coding software was also evaluated by the expert group. Results Twelve novice and six expert users participated. Novice users committed 14 noncritical navigational errors, and experts committed six. For experts, the median time for completing the coding task was 28.6 min in PAiN, compared to 46.5 min using the existing software. The mean Post Study System Usability Questionnaire score among novice (1.89) and expert users (1.40) was not significantly different (P = 0.0917). Among experts, the score for the existing software (4.83) was significantly (P = 0.0277) higher compared to PAiN (1.40). Lower scores indicate more positive responses. Conclusions Users were highly satisfied with PAiN. Experts were more efficient with PAiN compared to the existing software. The study was critical to ensuring that PAiN is error free and easy to use prior to implementation.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».