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Enregistrement W3022864831 · doi:10.2196/16989

Mobile App for Monitoring 3-Month Postoperative Functional Outcome After Hip Fracture: Usability Study

2020· article· en· W3022864831 sur OpenAlexvenueno aff
Merle A J Geerds, W. S. Nijmeijer, Johannes H. Hegeman, Miriam Vollenbroek-Hutten

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHip fractureTraumatologyUsabilityAuditPhysical therapyQuality of life (healthcare)PopulationIncidence (geometry)Orthopedic surgerySurgeryNursingOsteoporosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As a result of an aging population, there has been an increasing incidence of hip fractures worldwide. In the Netherlands, in order to improve the quality of care for elderly patients with hip fractures, the multidisciplinary Centre for Geriatric Traumatology was established in 2008 at the Department of Trauma Surgery at Ziekenhuisgroep Twente hospital (located in Almelo and Hengelo in the Netherlands). OBJECTIVE: Though the Dutch Hip Fracture audit is used to monitor the quality of care for patients with fractures of the hip, only 30.7% of patients complete registration in the 3-month follow-up period. Mobile apps offer an opportunity for improvement in this area. The aim of this study was to investigate the usability and acceptance of a mobile app for gathering indicators of quality of care in a 3-month follow-up period after postoperative treatment of hip fracture. METHODS: From July 2017 to December 2017, patients who underwent surgical treatment for hip fracture were recruited. Patients and caregivers, who were collectively considered the participant cohort, were asked to download the app and answer a questionnaire. Participants were divided into two groups-those who downloaded the app and those who did not download the app. A telephone interview that was based upon the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology was conducted with a subset of participants from each group (1:1 ratio). This study was designated as not being subject to the Dutch Medical Research Involving Human Subjects Act according to the appropriate medical research ethics committees. RESULTS: Of the patients and caregivers who participated, 26.4% (29/110) downloaded the app, whereas 73.6% (81/110) did not. Telephone interviews with the subset of participants (n=24 per group) revealed that 54.0% (13/24) of the group of participants who did not download the app had forgotten the study. Among the group who downloaded the app, 95.8% (23/24) had the intention of completing the questionnaire, but only 4.2% (1/24) did so. The reasons for not completing the questionnaire included technical problems, cognitive disorders, or patient dependency on caregivers. Most participants in the group who downloaded the app self-reported a high level of expertise in using a smartphone (22/24, 91.7%), and sufficient facilitating conditions for using a smartphone were self-reported in both groups (downloaded the app: 23/24, 95.8%; did not download the app: 21/24, 87.5%), suggesting that these factors were not barriers to completion. CONCLUSIONS: Despite self-reported intention to use the app, smartphone expertise, and sufficient facilitating conditions for smartphone use, implementation of the mobile app was infeasible for daily practice. This was due to a combination of technical problems, factors related to the implementation process, and the population of interest having cognitive disorders or a dependency on caregivers for mobile technology.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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