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Enregistrement W3204762441 · doi:10.1177/20552076211045579

Exploring the relationship between the usability of a goal-oriented mobile health application and non-usage attrition in patients with multimorbidity: A blended data analysis approach

2021· article· en· W3204762441 sur OpenAlexafffund
Farah Tahsin, Shawn Tracy, Edward Chau, Sarah Harvey, Mayura Loganathan, Brian McKinstry, Stewart W Mercer, Jason X Nie, Tim Ramsay, Kednapa Thavorn, Ted E. Palen, Jasvinei Sritharan, Carolyn Steele Gray

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalBridgepoint Active HealthcareTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUsabilityAttritionComputer scienceData scienceWorld Wide WebPsychologyHuman–computer interactionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health applications are increasingly used to support the delivery of health care services to a variety of patients. Based on data obtained from a pragmatic trial of the electronic Patient Reported Outcome (ePRO) app designed to support goal-oriented care primary care, this study aims to (1) examine how patient-reported usability changed over the one-year intervention period, and (2) explore participant attrition rate of the electronic Patient Reported Outcome app over one year study period. METHODS: We performed a secondary analysis of 44 older adults with complex chronic needs enrolled in the electronic Patient Reported Outcome-digital health intervention. App usage and attrition were measured using device-generated usage logs; usability was measured using the patient-reported post-study system usability questionnaire collected at 3, 6, 9, and 12 months. Research memos were used to interpret potential contextual contributing factors to patients' overall usage and usability score pattern. A data triangulation method of both quantitative and qualitative data was used to analyze and interpret study findings. RESULTS: While there was gradual attrition in the use of the ePRO app, patients' usability scores remained consistent throughout the study period. Qualitative memos suggested patients' encounters with technical difficulties and relationship dynamics with primary providers influenced patients' adherence to the ePRO app. CONCLUSION: This study highlights that the patient-provider relationship is a key determining factor that influences complex patients' continued engagement with a Mobile health app. The finding calls attention to the measurement of usability of a Mobile health app, its impact on attrition, and contributing factors that influence patients' attrition. Trial registration: Clinicaltrials.gov Identified NCT02917954.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,235 · 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

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