MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903704216 · doi:10.2196/humanfactors.9481

Complementing a Clinical Trial With Human-Computer Interaction: Patients’ User Experience With Telehealth

2018· article· en· W2903704216 sur OpenAlexvenueno aff
Sakib Jalil, Trina Myers, Ian Atkinson, Muriel Soden

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthTelemedicineClinical trialHuman–computer interactionComputer scienceMedicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of telehealth to monitor patients from home is on the rise. Telehealth technology is evaluated in a clinical trial with measures of health outcomes and cost-effectiveness. However, what happens between a technology and the patients is not investigated during a clinical trial-the telehealth technology remains as a "black box." Meanwhile, three decades of research in the discipline of human-computer interaction (HCI) presents design, implementation, and evaluation of technologies with a primary emphasis on users. HCI research has exposed the importance of user experience (UX) as an essential part of technology development and evaluation. OBJECTIVE: This research investigates the UX of patients with type 2 diabetes mellitus (T2D) with a telehealth in-home monitoring device to manage T2D from home. We investigate how the UX during a clinical trial can be researched and what a clinical trial can learn from HCI research. METHODS: We adopted an ethnographic philosophy and conducted a contextual inquiry due to time limitations followed by semistructured interviews of 9 T2D patients. We defined the method as Clinical User-experience Evaluation (CUE). The patients were enrolled in a telehealth clinical trial of T2D; however, this research was an independent study conducted by information technologists and health researchers for a user-centered evaluation of telehealth. RESULTS: Key analytical findings were that patients valued the benefits of in-home monitoring, but the current device did not possess all functionalities that patients wanted. The results include patients' experiences and emotions while using the device, patients' perceived benefits of the device, and how patients domesticated the device. Further analysis showed the influence of the device on patients' awareness, family involvement, and design implications for telehealth for T2D. CONCLUSIONS: HCI could complement telehealth clinical trials and uncover knowledge about T2D patients' UX and future design implications. Through HCI we can look into the "black box" phenomenon of clinical trials and create patient-centered telehealth solutions.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207