A Mobile Phone App for the Self-Management of Pediatric Concussion: Development and Usability Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussion is a common injury among Canadian children and adolescents that leads to a range of neurobehavioral deficits. However, noticeable gaps continue to exist in the management of pediatric concussion, with poor health outcomes associated with the inadequate application of best practice guidelines. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the development and assess the usability of a mobile phone app to aid youth in the self-management of concussion. A secondary objective was to assess the usefulness of the app. METHODS: An agile user-centered design approach was used to develop the technology, followed by a formative lab-based usability study for assessment and improvement proposals. Youths aged 10 to 18 years with a history of concussion and health care professionals involved in concussion management were recruited. This study included participants performing 12 tasks with the mobile phone app while using the think aloud protocol and the administration of the System Usability Scale (SUS), posttest questionnaire, and a semistructured interview. RESULTS: A mobile phone app prototype called NeuroCare, an easily accessible pediatric concussion management intervention that provides easy access to expert-informed concussion management strategies and helps guide youth in self-managing and tracking their concussion recovery, was developed. A total of 7 youths aged between 10 and 18 years with a history of concussion and 7 health care professionals were recruited. The mean SUS score was 81.9, mean task success rates were greater than 90% for 92% (11/12) of the tasks, 92% (11/12) of tasks had a total error frequency of less than 11 errors, and mean task completion times were less than 2 min for 100% of the tasks. CONCLUSIONS: Results suggest that participants rated this app as highly usable, acceptable to users, and that it may be useful in helping youth self-manage concussion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».