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Enregistrement W3131467296 · doi:10.2196/25859

App Use and Usability of a Barcode-Based Digital Platform to Augment COVID-19 Contact Tracing: Postpilot Survey and Paradata Analysis

2021· article· en· W3131467296 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Scherr, Jenna Maria DeSousa, Carson Paige Moore, Austin N. Hardcastle, David W. Wright

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésUsabilityContext (archaeology)Contact tracingInternet privacyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)World Wide WebPsychologyMedical educationComputer scienceMedicineGeographyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has drastically changed life in the United States, as the country has recorded over 23 million cases and 383,000 deaths to date. In the leadup to widespread vaccine deployment, testing and surveillance are critical for detecting and stopping possible routes of transmission. Contact tracing has become an important surveillance measure to control COVID-19 in the United States, and mobile health interventions have found increased prominence in this space. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the use and usability of MyCOVIDKey, a mobile-based web app to assist COVID-19 contact tracing efforts, during the 6-week pilot period. METHODS: A 6-week study was conducted on the Vanderbilt University campus in Nashville, Tennessee. The study participants, consisting primarily of graduate students, postdoctoral researchers, and faculty in the Chemistry Department at Vanderbilt University, were asked to use the MyCOVIDKey web app during the course of the study period. Paradata were collected as users engaged with the MyCOVIDKey web app. At the end of the study, all participants were asked to report on their user experience in a survey, and the results were analyzed in the context of the user paradata. RESULTS: During the pilot period, 45 users enrolled in MyCOVIDKey. An analysis of their enrollment suggests that initial recruiting efforts were effective; however, participant recruitment and engagement efforts at the midpoint of the study were less effective. App use paralleled the number of users, indicating that incentives were useful for recruiting new users to sign up but did not result in users attempting to artificially inflate their use as a result of prize offers. Times to completion of key tasks were low, indicating that the main features of the app could be used quickly. Of the 45 users, 30 provided feedback through a postpilot survey, with 26 (58%) completing it in its entirety. The MyCOVIDKey app as a whole was rated 70.0 on the System Usability Scale, indicating that it performed above the accepted threshold for usability. When the key-in and self-assessment features were examined on their own, it was found that they individually crossed the same thresholds for acceptable usability but that the key-in feature had a higher margin for improvement. CONCLUSIONS: The MyCOVIDKey app was found overall to be a useful tool for COVID-19 contact tracing in a university setting. Most users suggested simple-to-implement improvements, such as replacing the web app framework with a native app format or changing the placement of the scanner within the app workflow. After these updates, this tool could be readily deployed and easily adapted to other settings across the country. The need for digital contact tracing tools is becoming increasingly apparent, particularly as COVID-19 case numbers continue to increase while more businesses begin to reopen.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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