A Postoperative Pain Management Mobile App (Panda) for Children at Home After Discharge: Usability and Feasibility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emphasis on outpatient pediatric surgical procedures places the burden of responsibility for postoperative pain management on parents or guardians. Panda is a mobile phone app that provides scheduled medication alerts and allows parents to track their child's pain and medication administration. We have previously tested and optimized the usability and feasibility of Panda within the hospital setting. OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate and optimize the usability and feasibility of Panda for use at home based on alert response adherence (response to any medication notification within 1 hour) and parents' satisfaction. METHODS: Parents or guardians of children aged 3 to 18 years undergoing day surgery were recruited to use Panda at home for 1 to 7 days to manage their scheduled medications and to assess their child's pain. After the surgical procedure, a research assistant guided parents through app setup before independent use at home. We aimed to recruit 10 child-caregiver pairs in each of three rounds of evaluation. Each user's adherence with the recommended medication alerts was analyzed through audit-trail data generated during the use of the app. We used the Computer System Usability Questionnaire and a poststudy phone interview to evaluate the app's ease of use and identify major barriers to adoption. Suggestions provided during the interviews were used to improve the app between each round. RESULTS: Twenty-nine child-caregiver pairs participated in three rounds, using the app for 1 to 5 days. Alert response adherence (response to any medication notification within 1 hour) improved as the study progressed: participants responded to a median 30% (interquartile range [IQR] 22%-33%) of alerts within 1 hour in round 1, and subsequently to median 60% (IQR 44%-64%) in round 2 and median 64% (IQR 56%-72%) in round 3 (P=.005). Similarly, response times decreased from median 131 (IQR 77-158) minutes in round 1 to median 31 (IQR 18-61) minutes in round 2 and median 10 (IQR 2-14) minutes in round 3 (P=.002). Analysis of interview feedback from the first two rounds revealed usability issues, such as complaints of too many pages and trouble hearing app alerts, which were addressed to streamline app function, as well as improve visual appearance and audible alerts. CONCLUSIONS: It is feasible for parents or guardians to use Panda at home to manage their child's medication schedule and track their pain. Simple modifications to the app's alert sounds and user interface improved response times.
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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».