MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3137563219 · doi:10.2196/19519

Using a Web-Based App to Deliver Rehabilitation Strategies to Persons With Chronic Conditions: Development and Usability Study

2021· article· en· W3137563219 sur OpenAlexaffvenue
Julie Richardson, Lori Letts, Susanne Sinclair, David W. Chan, Jordan Miller, Catherine Donnelly, Jenna Smith‐Turchyn, Sarah Wojkowski, Janelle Gravesande, Adalberto Loyola‐Sánchez

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster UniversityQueen's UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityRehabilitationPsychological interventionSelf-managementHeuristic evaluationFocus groupMedicineWeb usabilityApplied psychologyPsychologyPhysical therapyNursingComputer scienceHuman–computer interactionBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global rise in the incidence of chronic conditions and aging is associated with increased disability. Physiotherapists and occupational therapists can mitigate the resulting burden on the health care system with their expertise in optimizing function. Rehabilitation self-management strategies can assist people with chronic conditions to accept, adjust, and manage different aspects of their daily functioning. Interventions delivered using technology have the potential to increase the accessibility, availability, and affordability of rehabilitation self-management support and services. OBJECTIVE: This study aims to describe the development and usability evaluation of iamable, a web-based app created to provide rehabilitation self-management support for people with chronic conditions. METHODS: The development and evaluation of iamable were undertaken in several phases. We used user-centered design principles and an iterative process that included consultations with rehabilitation experts; developed a prototype; and conducted usability tests, heuristic evaluations, and a focus group analysis. RESULTS: The iamable app was developed to provide rehabilitation self-management strategies in the areas of exercise, fall prevention, fatigue management, pain management, physical activity, and stress management. We engaged adults aged ≥45 years with at least one chronic condition (N=11) in usability testing. They identified navigation and the understanding of instructions as the primary issues for end users. During the heuristic evaluation, clinicians (N=6) recommended that some areas of app content should be more succinct and that help should be more readily available. The focus group provided input to help guide clinical simulation testing, including strategies for selecting patients and overcoming barriers to implementation. CONCLUSIONS: We engaged end users and clinicians in the development and evaluation of the iamable app in an effort to create a web-based tool that was useful to therapists and their patients. By addressing usability issues, we were able to ensure that patients had access to rehabilitation strategies that could be used to help them better manage their health. Our app also provides therapists with a platform that they can trust to empower their patients to be more active in the management of chronic conditions. This paper provides a resource that can be used by others to develop and evaluate web-based health apps.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Rehabilitation and Assistive TechnologiesMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207