MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005710460 · doi:10.1310/sci2601-64

Usability of the Participation and Quality of Life (PAR-QoL) Outcomes Toolkit Website for Spinal Cord Injury

2020· article· en· W3005710460 sur OpenAlexafffund
Maude Beaudoin, Krista L. Best, François Routhier, Lynda Atack, Sander L. Hitzig, Dahlia Kairy

Notice bibliographique

RevueTopics in Spinal Cord Injury Rehabilitation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreYork UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreCentennial CollegeCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité de MontréalUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésUsabilityMedicineAnalyticsQuality of life (healthcare)RehabilitationWeb usabilityQuality (philosophy)Spinal cord injuryMedical educationWorld Wide WebPhysical therapyNursingData scienceComputer scienceSpinal cordHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Quality of life (QoL) is an important parameter to monitor during rehabilitation; however, accurate assessment is challenging. Among individuals with spinal cord injury (SCI), assessing QoL is further challenged due to complex sequelae, such as secondary health conditions and factors related to community integration. A Participation and Quality of Life (PAR-QoL) toolkit was created to aid clinicians and researchers in the selection of QoL outcomes tools specific to SCI. Objectives: The aim of this study was to evaluate the use and usability of the PAR-QoL toolkit. Methods: A cross-sectional study was conducted using an online survey from December 2013 to November 2016. Google Analytics were collected from April 2012 to April 2018. Survey sections addressed “use” (behavioral practices and actual use) and “usability” (perceived ease of use and perceived usefulness). Any person who visited the PAR-QoL website was invited to complete the survey. Summary statistics and percent concordances were calculated to describe results from the survey and Google Analytics. Results: The PAR-QoL website had 188,577 users. The five most visited webpages were outcome tools, with bounce rates ranging from 77% to 90%. Of the 46 survey respondents, 67% were not current users of the PAR-QoL website, and 87% intended to use the resources in the future. Conclusion: Uptake of the PAR-QoL website is currently limited. Usability of the PAR-QoL website may be improved by modifying navigation, removing the “less useful” components, ensuring regular updates of content and resources, and promoting the website.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTopics in Spinal Cord Injury RehabilitationMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207