MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120951863 · doi:10.2196/24846

Effects of User Characteristics on the Usability of a Home-Connected Medical Device (Smart Angel) for Ambulatory Monitoring: Usability Study

2021· article· en· W3120951863 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityHealth literacyApplied psychologyAmbulatoryComputer scienceLiteracyMedicineMedical educationMedical emergencyPsychologyMultimediaHuman–computer interactionHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Smart Angel home medical device allows ambulatory surgery patients to monitor their own health by taking their blood pressure and oxygen levels and answering a health questionnaire from home. Currently, this device is a prototype in the design phase, and no usability evaluation has been performed. This preventive device must be usable by patients with different profiles; however, it is important to select patients carefully to ensure their safety when using the device. As such, it would be interesting to know how to select or exclude patients. However, the links between user characteristics and the usability of this home medical device remain unclear. OBJECTIVE: This study aims to better understand the links between certain characteristics of potential patients (ie, age, education, technophilia, and health literacy) and the usability (ie, effectiveness, efficiency, and satisfaction) of Smart Angel, as defined by the ISO 9241-11. METHODS: We conducted an experimental study involving 36 participants investigating the effects of 4 patient characteristics (ie, age, education, technophilia, and health literacy) on usability, measured in terms of effectiveness, efficiency, and satisfaction. A mixed methods approach (subjective vs objective) using a variety of standard instruments was adopted (direct observation, video analysis, and questionnaires). First, to help participants project themselves into the real use of the Smart Angel device, they watched a scenario in a video. Second, the participants completed a set of questionnaires to show the extent of their health literacy level (Newest Vital Sign [NVS] and the Health Literacy Survey [HLS]) and then operated Smart Angel devices. Efficiency (ie, handling time) and effectiveness (ie, number of handling errors) measures were collected by video analysis. Satisfaction measures were collected by a questionnaire (System Usability Scale [SUS]). The qualitative observational data were coded using inductive analysis by 2 independent researchers specialized in cognitive psychology and cognitive ergonomics. RESULTS: The results show a moderate and positive correlation between age and effectiveness (r=0.359; P=.03) and efficiency (r=0.357; P=.03). There is strong correlation between health literacy scored by the NVS and effectiveness (r=0.417; P=.01), efficiency (r=-0.38; P=.02), and satisfaction (r=0.45; P=.006). However, there is a weak correlation between technophilia and usability and no relationship between education level and usability. CONCLUSIONS: Our results show that literacy level and age are 2 important factors to consider when selecting future users of the Smart Angel device to ensure patient safety. This study also serves as an example promoting mixed methodologies in assessments of medical device usability that cannot be performed under real-world conditions.

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.

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)0,004
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,307 · 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