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Enregistrement W3111271181 · doi:10.1002/alz.038489

Scientific appraisal of the health app review tool: A validation and usability testing protocol

2020· review· en· W3111271181 sur OpenAlexaffabout
Julie Faieta, Kirk I. Erickson, Carmen DiGiovine, Krista L. Best

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityThink aloud protocolRasch modelProtocol (science)Sample (material)Applied psychologyPsychologyPopulationReliability (semiconductor)Confirmatory factor analysisMedicineComputer scienceHuman–computer interactionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There is a critical need to develop and evaluate effective tools to support the quality of life for those with Alzheimer’s disease (AD). Apps focused on health and function have great potential to fulfill this need through education, health and behavior tracking, and interactive capabilities. However, current app evaluation tools lack specificity to the AD and caregiver population and fail to assess factors specific to the unique needs of AD. The Health App Review Tool (HART) was designed to characterize the features of apps and then match these features to the needs and abilities of those affected by AD. The purpose of this study is to evaluate the reliability and validity of the HART and to refine the structure and content of the HART according to findings. Method This study will be carried out across Quebec, Columbus, and Pittsburg. A sample of ≥300 health care professionals working with the AD population will be recruited to complete the HART at two time points based on one of four apps and case studies. Inter and intra‐rater reliability will be assessed according to app/case study allocation and between time points. Confirmatory factor analysis and Rasch analysis of time 1 scores will be used to assess psychometric soundness. A sample of ≥12 researchers and clinicians will participate in focus groups according to the think‐aloud qualitative approach to systematically assess each item in the HART. Feedback from both psychometric and qualitative assessments will be used to refine the HART. Result We anticipate that the current version of the HART will be have redundant items as indicated by residual correlation and that the current factor loading will indicate the need for item relocation. In addition, we anticipate qualitative feedback will indicate that branching structure and more limited item list would be preferable. Conclusion Initial investigations into the HART indicate promise as a clinically valuable instrument, however, additional development of the HART content and structure are needed prior to its widespread use. The HART is anticipated to impact the uptake and use of health and function supporting apps within the AD and caregiver population.

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)0,273
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,295
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2730,295
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,015

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,302 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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