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Enregistrement W2937419228 · doi:10.2196/12940

iCanCope With Pain: Cultural Adaptation and Usability Testing of a Self-Management App for Adolescents With Persistent Pain in Norway

2019· article· en· W2937419228 sur OpenAlexafffundvenue
Erik Grasaas, Liv Fegran, Sølvi Helseth, Jennifer Stinson, Santiago Martínez, Chitra Lalloo, Kristin Haraldstad

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésUsabilityThink aloud protocolApplied psychologyPsychologyContext (archaeology)MedicineComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persistent or chronic pain is a common health problem among adolescents. Thus, it is important that they receive evidence-based strategies for symptom management. iCanCope with Pain is a mobile phone app designed to help adolescents cope with chronic pain. The app comprises 5 evidence- and theory-based features: (I) symptom trackers for pain, sleep, mood, physical function, and energy; (II) goal setting to improve pain and function; (III) a coping toolbox of pain self-management strategies; (IV) social support; and (V) age-appropriate pain education. The iCanCope with Pain app is based on theory, identified health care needs, and current best practices for pain self-management. OBJECTIVE: The objectives of this study were to describe the translation and cultural adaptation of the app into the Norwegian context and evaluate the app's usability using a phased approach. METHODS: Phase 1 included translation and cultural adaptation of the app into the Norwegian context. This process used an expert panel of researchers and target group representatives who were responsible for the linguistic quality assurance and assessment. In phases 2 and 3 the app's usability was tested. For phase 2, the assessments of usability and user experiences included observation, the think aloud method, audiovisual recordings, questionnaires, and individual interviews in a laboratory setting. For phase 3, the assessment of usability and user experience over a 2-week home-based test included questionnaires and individual end-user interviews. Overall, app usability was determined based on ease of use, efficiency, and user satisfaction. Qualitative data were analyzed using deductive content analysis. Descriptive statistics were calculated for quantitative data. RESULTS: End users did not report any misunderstandings or discrepancies with the words or phrasing of the translated and culturally adapted app. Participants in both the laboratory- and home-based usability tests found the app self-explanatory and reported that all 5 of its features were easy to use. All tasks were completed within the allocated time frame (ie, efficiency), with few errors. Overall System Usability Scale scores were high, with average scores of 82 and 89 out of 100 from laboratory- and field-based tests, respectively. Participants liked the idea of a social support function (feature IV), although qualitative and internet server data revealed that this feature was rarely used. CONCLUSIONS: This study described the cultural and linguistic adaptation and usability testing of the Norwegian version of the iCanCope with Pain app. High user satisfaction, ease of use, efficiency, and only minor errors cumulatively indicated that no changes to the app were needed, with the exception of facilitating user interaction within the social support feature. The app will be used in an upcoming randomized controlled trial with a larger sample.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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