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Enregistrement W3045852642 · doi:10.2196/17373

A Companion App to Support Rheumatology Patients Treated with Certolizumab Pegol: Results From a Usability Study

2020· article· en· W3045852642 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Domańska, Stijn Vansant, Irina Mountian

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUCB Pharma
Mots-clésCertolizumab pegolUsabilityMedicineRheumatoid arthritisPhysical therapyInternal medicineComputer scienceAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Certolizumab pegol (CZP) is an anti-tumor necrosis factor drug approved for the treatment of multiple moderate to severe chronic inflammatory diseases. In the European Union, CZP is approved for administration by subcutaneous self-injection using a prefilled syringe, prefilled pen, or reusable electromechanical auto-injector (electronic device). CimplyMe is a companion app for use alongside CZP self-injection devices, designed to support CZP-treated patients self-managing their treatment and disease. OBJECTIVE: This study aimed to validate the usability of the companion app by demonstrating that tasks required for use can be performed successfully by intended end users. METHODS: We recruited 15 patients with moderate to severe rheumatoid arthritis, currently prescribed biologic treatment, and using apps on a smart phone. Patients were assessed on their ability to use the companion app in a setting designed to simulate a location where patients regularly administer biologic treatment. To assess the usability of the key features of the app, 8 critical and 3 noncritical tasks were designed. Patients' success on each task was recorded through observations or knowledge-based questions. Successes with difficulty and use errors were also recorded. If a patient made a use error at the first attempt, a second attempt was allowed. Second-attempt use errors were recorded as a task failure. RESULTS: A total of 207 first attempts at the 14 components of the 8 critical tasks were evaluated (3 patients failed to complete one component); 178 (86.0%) critical tasks were successfully completed at the first attempt. The remaining first attempts comprised 16 (7.7%) successes with difficulty and 13 (6.3%) use errors, which had to be repeated. One critical task was not re-attempted by one patient due to time constraints; however, there were no use errors in the 12 completed second attempts. A total of 107 first attempts at the 3 noncritical tasks were made, all of which (107/107, 100.0%) were completed without use errors. CONCLUSIONS: In simulated testing, patients were able to successfully use the companion app without formal training. This study suggests the companion app is easy to use and could help patients prescribed CZP better manage their treatment and disease.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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