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Enregistrement W3154359472 · doi:10.2196/25928

Evaluation of the Usability and Acceptability of the InnoWell Platform as Rated by Older Adults: Survey Study

2021· article· en· W3154359472 sur OpenAlexvenueno aff
Haley M LaMonica, Anna Roberts, Tracey A Davenport, Ian B. Hickie

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of SydneyAustralian Government
Mots-clésUsabilitySystem usability scaleDigital healthMental healthScale (ratio)Health carePopulationMedical educationMedicinePsychologyApplied psychologyKnowledge managementNursingWeb usabilityComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the global population ages, there is increased interest in developing strategies to promote health and well-being in later life, thus enabling continued productivity, social engagement, and independence. As older adults use technologies with greater frequency, proficiency, and confidence, health information technologies (HITs) now hold considerable potential as a means to enable broader access to tools and services for the purposes of screening, treatment, monitoring, and ongoing maintenance of health for this group. The InnoWell Platform is a digital tool co-designed with lived experience to facilitate better outcomes by enabling access to a comprehensive multidimensional assessment, the results of which are provided in real time to enable consumers to make informed decisions about clinical and nonclinical care options independently or in collaboration with a health professional. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the usability and acceptability of a prototype of the InnoWell Platform, co-designed and configured with and for older adults, using self-report surveys. METHODS: Participants were adults 50 years and older who were invited to engage with the InnoWell Platform naturalistically (ie, at their own discretion) for a period of 90 days. In addition, they completed short web-based surveys at baseline regarding their background, health, and mental well-being. After 90 days, participants were asked to complete the System Usability Scale to evaluate the usability and acceptability of the prototyped InnoWell Platform, with the aim of informing the iterative redesign and development of this digital tool before implementation within a health service setting. RESULTS: A total of 19 participants consented to participate in the study; however, only the data from the 16 participants (mean age 62.8 years, SD 7.5; range 50-72) who completed at least part of the survey at 90 days were included in the analyses. Participants generally reported low levels of psychological distress and good mental well-being. In relation to the InnoWell Platform, the usability scores were suboptimal. Although the InnoWell Platform was noted to be easy to use, participants had difficulty identifying the relevance of the tool for their personal circumstances. Ease of use, the comprehensive nature of the assessment tools, and the ability to track progress over time were favored features of the InnoWell Platform, whereas the need for greater personalization and improved mobile functionality were cited as areas for improvement. CONCLUSIONS: HITs such as the InnoWell Platform have tremendous potential to improve access to cost-effective and low-intensity interventions at scale to improve and maintain mental health and well-being in later life. However, to promote adoption of and continued engagement with such tools, it is essential that these HITs are personalized and relevant for older adult end users, accounting for differences in background, clinical profiles, and levels of need.

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)0,006
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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