Mobile Support for Older Adults and Their Caregivers: Dyad Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluation of digital health applications to support older adults' independence and family caregiving is needed. Digital health is increasingly providing opportunities for older adults and their family caregivers to educate, engage, and share health information across digital platforms. Few apps have documented evidence of usability by older adults and their caregivers. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the usability of a mobile app in a community-based older adult population aged ≥65 years. The app was designed to improve engagement of the patient-informal caregiver team. METHODS: This observational usability study was conducted in participants' homes and independent living facilities in Baltimore, Maryland. Community-dwelling older adults aged ≥65 years and their caregivers enrolled as a dyad (n=24, 12 dyads). The usability evaluation was a mobile and Web-based app that allowed older adult users to record social and health information and share this information with their caregivers. The older adult-caregiver dyad downloaded the app to a smart phone or accessed the Web version, participated in training and onboarding, and used the app for a 1-month period. Participants responded to weekly surveys sent by app push notifications and to the usability and satisfaction surveys at the end of the study. Participant satisfaction and usability were assessed using the Modified Mobile Application Rating Scale (M-MARS) and the System Usability Scale (SUS). RESULTS: The final sample comprised 16 people (8 dyads). Responses to the M-MARS were comparable between older adults and caregiver respondents in terms of engagement and functionality. Caregivers rated aesthetics slightly higher (mean 3.7) than older adult participants did (mean 3.3). Although most responses to the SUS were around the mean (2.3-3.4), older adults and their caregivers differed with regard to integration of app features (mean 3.7 vs 2.8) and the need to learn more before using the app (mean 2.3 vs 3.1). CONCLUSIONS: Technology ownership and use among older adults and caregivers was high. Usability and engagement of the mobile app was average. Additional training is recommended for older adults and their caregivers, including that on targeted behaviors for digital health record keeping.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».