MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950235649 · doi:10.2196/12305

A Postoperative Pain Management Mobile App (Panda) for Children at Home After Discharge: Usability and Feasibility

2019· article· en· W2950235649 sur OpenAlex
Dustin Dunsmuir, Helen Wu, Terri Sun, Nicholas West, Gillian Lauder, Matthias Görges, J. Mark Ansermino

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensBC Children's HospitalMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityMedicineAuditPhoneMobile appsPain managementMobile phoneMedical emergencyPhysical therapyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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