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Enregistrement W2906770936 · doi:10.2196/11442

Usability and Usefulness of a Mobile Health App for Pregnancy-Related Work Advice: Mixed-Methods Approach

2018· article· en· W2906770936 sur OpenAlexvenueno aff
Monique van Beukering, Adeline V Velu, Liesbeth van den Berg, Marjolein Kok, Ben W. Mol, Monique H. W. Frings‐Dresen, Robert A. de Leeuw, Joris van der Post, Linda Peute

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésUsabilitymHealthThink aloud protocolSystem usability scaleApplied psychologyScale (ratio)MedicinePsychologyPsychological interventionComputer scienceNursingHeuristic evaluationHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnant women are often unaware of the potential risks that working conditions can cause to them and their unborn child. A mobile health (mHealth) app, the Pregnancy and Work (P and W) app, developed by a multidisciplinary team and based on an evidence-based guideline for occupational physicians, aims to provide advice on work adjustment during pregnancy. OBJECTIVE: This study evaluates the usability of the mHealth P and W app and the perceived usefulness of the work advice, the main goal of the app, by potential end users. METHODS: A total of 12 working pregnant women participated in think aloud usability sessions and performed 9 tasks. All think aloud sessions were recorded, transcribed, and coanalyzed. The usability problems were rated for their severity in accordance with Nielsen severity scale. The completion rates and time taken for completion of tasks were registered. In addition, participants were questioned on demographics and user characteristics and were asked to evaluate the value of the app by filling in the Intrinsic Motivation Inventory (IMI) score and the System Usability Scale (SUS) questionnaire. RESULTS: In total, 82 usability problems with a severity ≥1 were identified, of which 40 had severity ≥3. The main usability problems concerned the interpretation of terminology used in the app's questionnaires and difficulties in finding and understanding the work advice. Furthermore, 10 out of 12 participants were able to open the work advice page in the app. Only 7 out of these 10 participants understood and intended to follow the work advice. The overall mean IMI score was relatively high (5 out of 7), indicating that the participants did indeed value the use of the app. This IMI score corresponded to the overall mean SUS score (68 out of 100) and the mean grade given to the P and W app (7 out of 10). CONCLUSIONS: This think aloud usability study showed that the information provided in the P and W app was considered valuable by the end users, working pregnant women, and it meets their needs; however, usability issues severely impacted the perceived usefulness of the work advice given in the app.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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