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Enregistrement W3203391718 · doi:10.1044/2021_persp-21-00075

Usability Testing of a mHealth System for Swallowing Therapy in Patients Following Stroke

2021· article· en· W3203391718 sur OpenAlexaff
Georgina Papadopoulos-Nydam, Jana Rieger, Gabriela Constantinescu

Notice bibliographique

RevuePerspectives of the ASHA Special Interest Groups · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilitymHealthMedicineStroke (engine)Physical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceHuman–computer interactionNursingPsychological interventionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The objective of this study was to evaluate the usability of a mobile health (mHealth) system designed for dysphagia exercise in persons with a history of stroke. Method Five participants with a history of stroke were recruited from a tertiary health center and assessed for their ability to use and interact with the system. After being introduced to the technology, participants were asked to independently complete five tasks, one at a time. Assistance was available when required or requested. Usability was evaluated with respect to effectiveness, efficiency, and user satisfaction when completing the prespecified goals. Results Four men and one woman between the ages of 50 and 83 years ( M = 65.4) completed the usability testing. Time from stroke onset varied from 1 month to 2.5 years. Additional poststroke challenges related to the usability of the mHealth system included reduced range of motion or mobility, vision, and short-term memory difficulties. Independent success (system effectiveness) varied in this user subgroup, and the research clinician or the family member was required to adjust the level and type of support they provided (system efficiency). All participants reported satisfaction with the use of the system. Conclusion Usability of and satisfaction with this mHealth system and others like it can be achieved in individuals who have had a stroke, either as an independent user or as a patient–caregiver dyad.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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