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Enregistrement W3007738972 · doi:10.2196/17088

Development and Usability Testing of a Web-Based and Therapist-Assisted Coping Skills Program for Managing Psychosocial Problems in Individuals With Hand and Upper Limb Injuries: Mixed Methods Study

2020· article· en· W3007738972 sur OpenAlexaffvenue
Folarin Omoniyi Babatunde, Joy C. MacDermid, Ruby Grewal, Luciana Macedo, Mike Szekeres

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionPsychosocialCoping (psychology)Applied psychologyPsychologyThink aloud protocolClinical psychologyMedicineComputer scienceNursingPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ineffective coping has been linked to prolonged pain, distress, anxiety, and depression after a hand and upper limb injury. Evidence shows that interventions based on cognitive behavioral therapy (CBT) may be effective in improving treatment outcomes, but traditional psychological interventions are resource intensive and unrealistic in busy hand therapy practices. Developing web-based, evidence-based psychological interventions specifically for hand therapy may be feasible in clinical practice and at home with reduced training and travel costs. Hand Therapy Online Coping Skills (HOCOS) is a program developed to supplement traditional hand therapy with therapist-assisted coping skills training based on principles from CBT and the Technology Acceptance Model. OBJECTIVE: This study aimed to describe the development and assess the usability of HOCOS to support hand therapists in the management of psychosocial problems. METHODS: The ADDIE model (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation) of system design was applied to create HOCOS. The usability testing of HOCOS involved a 2-stage process. In the first step, heuristic testing with information and communications technology (ICT) experts was completed using two sets of heuristics: Monkman heuristics and the Health Literacy Online (HLO) checklist. The second step involved user testing with hand therapists performing a series of online and face-to-face activities, completing 12 tasks on the website using the think-aloud protocol, completing the system usability scale (SUS) questionnaire, and a semistructured feedback interview in 2 iterative cycles. Descriptive statistics and content analyses were used to organize the data. RESULTS: In total, 4 ICT experts and 12 therapists completed usability testing. The heuristic evaluation revealed 15 of 35 violations on the HLO checklist and 5 of 11 violations on the Monkman heuristics. Initially, hand therapists found 5 tasks to be difficult but were able to complete all 12 tasks after the second cycle of testing. The cognitive interview findings were organized into 6 themes: task performance, navigation, design esthetics, content, functionality and features, and desire for future use. Usability issues identified were addressed in two iterative cycles. There was good agreement on all items of the SUS. Overall, therapists found that HOCOS was a detailed and helpful learning resource for therapists and patients. CONCLUSIONS: We describe the development and usability testing of HOCOS; a new web-based psychosocial intervention for individuals with a hand and upper limb injuries. HOCOS targets psychosocial problems linked to prolonged pain and disability by increasing access to therapist-guided coping skills training. We actively involved target users in the development and usability evaluation of the website. The final website was modified to meet the needs and preferences of the participants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,360 · 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.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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