An 11-Item Measure of User- and Human-Centered Design for Personal Health Tools (UCD-11): Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers developing personal health tools employ a range of approaches to involve prospective users in design and development. OBJECTIVE: The aim of this paper was to develop a validated measure of the human- or user-centeredness of design and development processes for personal health tools. METHODS: We conducted a psychometric analysis of data from a previous systematic review of the design and development processes of 348 personal health tools. Using a conceptual framework of user-centered design, our team of patients, caregivers, health professionals, tool developers, and researchers analyzed how specific practices in tool design and development might be combined and used as a measure. We prioritized variables according to their importance within the conceptual framework and validated the resultant measure using principal component analysis with Varimax rotation, classical item analysis, and confirmatory factor analysis. RESULTS: We retained 11 items in a 3-factor structure explaining 68% of the variance in the data. The Cronbach alpha was .72. Confirmatory factor analysis supported our hypothesis of a latent construct of user-centeredness. Items were whether or not: (1) patient, family, caregiver, or surrogate users were involved in the steps that help tool developers understand users or (2) develop a prototype, (3) asked their opinions, (4) observed using the tool or (5) involved in steps intended to evaluate the tool, (6) the process had 3 or more iterative cycles, (7) changes between cycles were explicitly reported, (8) health professionals were asked their opinion and (9) consulted before the first prototype was developed or (10) between initial and final prototypes, and (11) a panel of other experts was involved. CONCLUSIONS: The User-Centered Design 11-item measure (UCD-11) may be used to quantitatively document the user/human-centeredness of design and development processes of patient-centered tools. By building an evidence base about such processes, we can help ensure that tools are adapted to people who will use them, rather than requiring people to adapt to tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».