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Enregistrement W3129941111 · doi:10.2196/21312

Usability, Usefulness, and Acceptance of a Novel, Portable Rehabilitation System (mRehab) Using Smartphone and 3D Printing Technology: Mixed Methods Study

2021· article· en· W3129941111 sur OpenAlexvenueno aff
Sutanuka Bhattacharjya, Lora Cavuoto, Brandon Reilly, Wenyao Xu, Heamchand Subryan, Jeanne Langan

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésUsabilityRehabilitationSystem usability scaleApplied psychologyTechnology acceptance modelHuman–computer interactionPsychologyComputer sciencePhysical therapyMedicineHeuristic evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smart technology use in rehabilitation is growing and can be used remotely to assist clients in self-monitoring their performance. With written home exercise programs being the commonly prescribed form of rehabilitation after discharge, mobile health technology coupled with task-oriented programs can enhance self-management of upper extremity training. In the current study, a rehabilitation system, namely mRehab, was designed that included a smartphone app and 3D-printed household items such as mug, bowl, key, and doorknob embedded with a smartphone. The app interface allowed the user to select rehabilitation activities and receive feedback on the number of activity repetitions completed, time to complete each activity, and quality of movement. OBJECTIVE: This study aimed to assess the usability, perceived usefulness, and acceptance of the mRehab system by individuals with stroke and identify the challenges experienced by them when using the system remotely in a home-based setting. METHODS: A mixed-methods approach was used with 11 individuals with chronic stroke. Following training, individuals with stroke used the mRehab system for 6 weeks at home. Each participant completed surveys and engaged in a semistructured interview. Participants' qualitative reports regarding the usability of mRehab were integrated with their survey reports and quantitative performance data. RESULTS: Of the 11 participants, 10 rated the mRehab system between the 67.5th and 97.5th percentile on the System Usability Scale, indicating their satisfaction with the usability of the system. Participants also provided high ratings of perceived usefulness (mean 5.8, SD 0.9) and perceived ease of use (mean 5.3, SD 1.5) on a 7-point scale based on the Technology Acceptance Model. Common themes reported by participants showed a positive response to mRehab with some suggestions for improvements. Participants reported an interest in activities they perceived to be adequately challenging. Some participants indicated a need for customizing the feedback to be more interpretable. Overall, most participants indicated that they would like to continue using the mRehab system at home. CONCLUSIONS: Assessing usability in the lived environment over a prolonged duration of time is essential to identify the match between the system and users' needs and preferences. While mRehab was well accepted, further customization is desired for a better fit with the end users. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04363944; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04363944.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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