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Enregistrement W2972304626 · doi:10.2196/13577

An Electronic Health Tool to Prepare for the First Orthopedic Consultation: Use and Usability Study

2019· article· en· W2972304626 sur OpenAlexvenueno aff
A. Claassen, T. P. M. Vliet Vlieland, Vincent Busch, Henk Schers, F.H.J. van den Hoogen, C.H.M. van den Ende

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityeHealthSystem usability scaleMedicineMedical educationPsychologyWeb usabilityComputer scienceHealth careHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of electronic health (eHealth) technology to prepare patients with hip or knee osteoarthritis (OA) for their first orthopedic consultation seems promising. Exploration of the use and usability of an educational eHealth tool may highlight potential modifications that could increase patient engagement and effectiveness. OBJECTIVE: This study aimed to (1) identify the use and usability of a stand-alone educational eHealth tool for patients with suspected hip or knee OA, (2) explore whether the recorded questions in the eHealth tool were in line with an existing widely used question prompt list, and (3) investigate whether user characteristics are related to use and usability. METHODS: We used data from 144 participants in the intervention group of a randomized controlled trial, who were asked to use the educational eHealth tool to prepare for their upcoming first orthopedic consultation. We defined users and nonusers based on whether they had opened the tool at least once. Users were characterized as active or superficial depending on the extent of their use of the tool. The recorded questions for the consultation preparation were categorized into themes fitting 3 predefined questions or in a remaining category. Usability was measured using the System Usability Scale (SUS, 0-100). Data were collected including the patient demographic and clinical characteristics, knowledge of OA, and internet and smartphone usage in daily life. The characteristics associated with users and nonusers were analyzed using a multivariable logistic regression analysis. RESULTS: A total of 116/144 (80.6%) participants used the educational eHealth tool, of whom 87/116 (75.0%) were active users. Of the three components of the tool (information, my consultation, and medication), medication was the least used (34%). On the basis of recorded questions of the users, the fourth predefined question could be proposed. The mean (SD) SUS score was 64.8 (16.0). No difference was found between the SUS scores of superficial and active users (mean difference 0.04, 95% CI -7.69 to 7.77). Participants with a higher baseline knowledge of OA (odds ratio [OR] 1.2, 95% CI 1.0 to 1.4) and who used the internet less frequently in their daily life (OR 0.6, 95% CI 0.5 to 0.9) were more likely to use the educational eHealth tool. We found no differences between the demographics and clinical characteristics of the superficial and active users. CONCLUSIONS: Based on the results of this study, it can be concluded that the use of an educational eHealth tool to prepare patients with hip and knee OA for the first orthopedic consultation is feasible. Our results suggest some improvements that should be made to the content of the tool to improve its usability. No clear practical implications were found to support the implementation of the educational eHealth tool in specific subgroups. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NTR6262; https://www.trialregister.nl/trial/6262.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,373 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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