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Enregistrement W3154557265 · doi:10.2196/22915

A Provider-Facing eHealth Tool for Transitioning Youth With Special Health Care Needs From Pediatric to Adult Care: Mixed Methods, User-Engaged Usability Study

2021· article· en· W3154557265 sur OpenAlexvenueno aff
Darcy Jones McMaughan, Sherry Lin, Jennifer Ozmetin, Judith Beverly, Joshua Brog, Emily Naiser

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityOperationalizationHealth careeHealthHyperlinkPsychologyMedical educationNursingComputer scienceMedicineWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a need for medical education on health care transitions for youth with special health care needs. The Texas Transition Toolkit (the tool) supports providers through a one-stop shop for researching literature on care transitions, a catalog of care transition tools, and guides for developing care transition programs. OBJECTIVE: This study aims to assess the functionality and usability of the tool with providers working with transition-aged children and youth with special health care needs (representative users). METHODS: The tool was evaluated using a triangulated mixed methods case study approach consisting of a concurrent think-aloud phase, a satisfaction survey, and a survey of problem relevance and task performance to operationalize and capture functionality and usability. Our mixed methods deep dive into the functionality and usability of the tool focused on 10 representative users from one medical home in Texas and 5 website design experts. RESULTS: Representative users found the tool to be highly relevant, as demonstrated by the satisfaction score for relevance (138/150, 92%). According to the users, the tool provided comprehensive information related to health care transitions for youth with special health care needs, with a satisfaction score of 87.3% (131/150) for comprehensive. Overall satisfaction with the tool was high at 81.92% (1065/1300) with a cutoff score of 73.33% (953.4/1300) indicating high satisfaction, but users reported relatively lower satisfaction with search (114/150, 76%) and navigation (ease of use: 114/150, 76%; hyperlinks: 163/200, 81.5%; structure: 159/200, 79.5%). They experienced search- and navigation-related problems (total problems detected: 21/31, 68%) and, based on quality checks, had a relatively low task completion rate for tasks involving finding information (60/80, 75%), which required searching and navigation. The problems identified around search and navigation functionality were relevant (relevance scores ranging from 14.5 to 22, with a cutoff score of 11.7 indicating relevance). CONCLUSIONS: The tool may help bridge the gaps in training on health care transitions for youth with special health care needs in US medical education. The tool can be used to create structured protocols to help improve provider knowledge, collaboration across pediatric and adult care providers, and the continuity of care as youth with special health care needs transition from pediatric to adult care. The results provided a road map for optimizing the tool and highlighted the importance of evaluating eHealth technologies with representative users.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,025
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 savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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