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Enregistrement W3105661752 · doi:10.2196/23904

A Novel Educational Prescription Web-Based Application to Support Education for Caregivers of People Living With Dementia: Development and Usability Study With Clinicians

2020· article· en· W3105661752 sur OpenAlexaffvenue
Anthony J Levinson, John Bousfield, William Douglas, Stephanie Ayers, Richard Sztramko

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSt. Peter's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDementiaFamily caregiversMedical prescriptionScale (ratio)System usability scalePsychological interventionSample (material)MedicinePsychologyMedical educationNursingWeb usabilityComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is estimated that 564,000 Canadians are currently living with dementia and there are approximately 486,000 to 1.1 million informal family/friend caregivers. Family/friend caregivers often receive little to no education or training about dementia but are expected to provide ongoing support for a complex condition. Web-based family/friend caregiver interventions may be helpful, but little is known about how best to implement them. OBJECTIVE: The objectives of this study were to 1) design and develop a novel education prescription application to help scale and spread web-based dementia education to family/friend caregivers, 2) conduct user testing, and 3) conduct a larger-scale field trial. METHODS: A novel education prescription web-based application was designed and developed. Initial user testing used task completion and the "think aloud" technique with a small sample of representative clinicians who work with people living with dementia and family/friend caregivers. Following iterative incorporation of feedback, a larger field trial was conducted with a convenience sample of clinicians. Account invitations were sent to 55 clinicians and, following a 2-month trial period, surveys were administered to participants including the System Usability Scale and the Net Promoter Score. RESULTS: During the initial user testing phase, participants (N=7) from representative disciplines easily completed associated tasks, and had very positive feedback with respect to the usability of the application. The System Usability Scale score during this phase was 91.4. Suggestions from feedback were incorporated into the application. During the larger field trial phase, participants (total N=55; activated account n=17; did not activate account n=38) were given access to the iGeriCare education prescription application. During this period, 2 participants created educational prescriptions; a total of 3 educational prescriptions were sent. Survey completers who did not activate their account (n=5) identified that their lack of use was due to time constraints, competing priorities, or forgetting to use the application. Survey completers who activated their account (n=5) identified their lower use was due to lack of time, lack of eligible family/friend caregivers during trial period, and competing priorities due to the COVID-19 pandemic. The System Usability Scale score during this phase was 78.75, and the Net Promoter Score was 50. CONCLUSIONS: Study findings indicate a generally positive response for the usability of a web-based application for clinicians to prescribe dementia education to family/friend caregivers. The dissonance between the promising data and widespread enthusiasm for the design and purpose of the education prescription application found in the initial user testing phase and subsequent lack of significant adoption in the field trial represents both an important lesson for other novel health technologies and a potential area for further investigation. Further research is required to better understand factors associated with implementation of this type of intervention and impact on dissemination of education to family/friend caregivers.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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