User-Centered Design to Enhance mHealth Systems for Individuals With Dexterity Impairments: Accessibility and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health systems have been shown to be useful in supporting self-management by promoting adherence to schedules and longitudinal health interventions, especially in people with disabilities. The Interactive Mobile Health and Rehabilitation (iMHere) system was developed to empower people with disabilities and those with chronic conditions with supports needed for self-management and independent living. Since the first iteration of the iMHere 1.0 app, several studies have evaluated the accessibility and usability of the system. Potential opportunities to improve and simplify the user interface were identified, and the iMHere modules were redesigned accordingly. OBJECTIVE: In this study, we aim to evaluate the usability of the redesigned modules within the iMHere 1.0 app. METHODS: We evaluated the original and redesigned iMHere modules-MyMeds and SkinCare. The Purdue Pegboard Test was administered to assess the participants' dexterity levels. Participants were then asked to perform a set of tasks using both the original and redesigned MyMeds and SkinCare modules to assess their efficiency and effectiveness. Usability was measured using the Telehealth Usability Questionnaire to evaluate 10 new accessibility features that were added to the redesigned app. Participants were also asked which version they preferred. RESULTS: In total, 24 participants with disabilities and varying degrees of dexterity impairments completed the entire study protocol. Participants displayed improved efficiency and effectiveness when using the redesigned modules compared with the original modules. The participants also reported improved usability and preferred the redesigned modules. CONCLUSIONS: This study demonstrated that the iMHere system became more efficient, effective, and usable for individuals with dexterity impairments after redesigning it according to user-centered principles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».