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Enregistrement W4206601527 · doi:10.2196/34626

A Mobile App for Advance Care Planning and Advance Directives (Accordons-nous): Development and Usability Study

2022· article· en· W4206601527 sur OpenAlexvenueno aff
Céline Schöpfer, Frédéric Ehrler, A. Berger, C. Pauly, Laurence Buytaert, Camille De La Serna, Florence Hartheiser, Thomas Fassier, Christine Clavien

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityReadabilityThink aloud protocolTest (biology)Relevance (law)System usability scaleMobile appsWeb usabilityTask (project management)Computer scienceScale (ratio)PsychologyApplied psychologyWorld Wide WebHuman–computer interactionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advance care planning, including advance directives, is an important tool that allows patients to express their preferences for care if they are no longer able to express themselves. We developed Accordons-nous, a smartphone app that informs patients about advance care planning and advance directives, facilitates communication on these sensitive topics, and helps patients express their values and preferences for care. OBJECTIVE: The first objective of this study is to conduct a usability test of this app. The second objective is to collect users' critical opinions on the usability and relevance of the tool. METHODS: We conducted a usability test by means of a think-aloud method, asking 10 representative patients to complete 7 browsing tasks. We double coded the filmed sessions to obtain descriptive data on task completion (with or without help), time spent, number of clicks, and the types of problems encountered. We assessed the severity of the problems encountered and identified the modifications needed to address these problems. We evaluated the readability of the app using Scolarius, a French equivalent of the Flesch Reading Ease test. By means of a posttest questionnaire, we asked participants to assess the app's usability (System Usability Scale), relevance (Mobile App Rating Scale, section F), and whether they would recommend the app to the target groups: patients, health professionals, and patients' caring relatives. RESULTS: Participants completed the 7 think-aloud tasks in 80% (56/70) of the cases without any help from the experimenter, in 16% (11/70) of the cases with some help, and failed in 4% (3/70) of the cases. The analysis of failures and difficulties encountered revealed a series of major usability problems that could be addressed with minor modifications to the app. Accordons-nous obtained high scores on readability (overall score of 87.4 on Scolarius test, corresponding to elementary school level), usability (85.3/100 on System Usability Scale test), relevance (4.3/5 on the Mobile App Rating Scale, section F), and overall subjective endorsement on 3 I would recommend questions (4.7/5). CONCLUSIONS: This usability test helped us make the final changes to our app before its official launch.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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