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Enregistrement W2990293589 · doi:10.2196/14496

A Weekly, Evidence-Based Health Letter for Caregivers (90Second Caregiver): Usability Study

2019· article· en· W2990293589 sur OpenAlexafffundvenue
Athena Milios, Patrick J. McGrath, Hannah Baillie

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesDepartment of Health, Western Cape GovernmentNova Scotia Department of Health and Wellness
Mots-clésUsabilityCredibilityThink aloud protocolContext (archaeology)PsychologyThe InternetLearnabilityPluralistic walkthroughWeb usabilityApplied psychologySample (material)Medical educationComputer scienceMedicineWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Informal caregivers are family members or close friends who provide unpaid help to individuals with acute or chronic health conditions so that they can manage daily life tasks. The greatest source of health information is the internet for meeting the needs of caregivers. However, information on the internet may not be scientifically valid, it may be written in language that is difficult to read, and is often in very large doses. 90Second Caregiver is a health letter whose aim is to disseminate knowledge to caregivers in a user-friendly, weekly format, in order to improve their wellbeing. OBJECTIVE: The main objective was to test a sample of 90Second Caregiver health letters in order to assess their usability and to optimize the design and content of the health letters. METHODS: Usability research themes were assessed using semi-structured phone interviews, incorporating the Think Aloud method with retrospective questioning. RESULTS: Usability was assessed in the context of five main themes: understandability and learnability, completeness, relevance, and quality and credibility of the health letter content, as well as design and format. Caregivers generally provided positive feedback regarding the usability of the letters. The usability feedback was used to refine 90Second Caregiver in order to improve the design and content of the series. Based on the results of this study, it may be of maximum benefit to target the series towards individuals who are new to caregiving or part-time caregivers, given that these caregivers of the sample found the letters more useful and relevant and had the most positive usability experiences. CONCLUSIONS: The findings assisted in the improvement of the 90Second Caregiver template, which will be used to create future health letters and refine the letters that have already been created. The findings have implications for who the 90Second Caregiver series should be targeting (ie, newer or part-time caregivers) in order to be maximally impactful in improving mental health and wellbeing-related outcomes for caregivers, such as self-efficacy and caregiving knowledge. The results of this study may be generalizable to the examination of other electronic health information formats, making them valuable to future researchers testing the usability of health information products. In addition, the methods used in this study are useful for usability hypothesis generation. Lastly, our 90Second delivery approach can generate information useful for a set of similar products (eg, weekly health letters targeted towards other conditions/populations).

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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