REDCap Delivery of a Web-Based Intervention for Patients With Voice Disorders: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based health interventions are increasingly common and are promising for patients with voice disorders because web-based participation does not require voice use. To address needs such as Health Insurance Portability and Accountability Act compliance, unique user access, the ability to send automated reminders, and a limited development budget, we used the Research Electronic Data Capture (REDCap) data management platform to deliver a patient-facing psychological intervention designed for patients with voice disorders. This was a novel use of REDCap. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the usability of the intervention, with this intervention serving as a use case for REDCap-based patient-facing interventions. METHODS: We used REDCap survey instruments to develop the web-based voice intervention modules, then conducted usability evaluations using (1) heuristic evaluations by 2 evaluators, and (2) formal usability testing with 7 participants, consisting of predetermined tasks, a think-aloud protocol, ease-of-use measurements, a product reaction card, and a debriefing interview. RESULTS: Heuristic evaluations found strengths in visibility of system status and real-world match, and weaknesses in user control and help documentation. Based on this feedback, changes to the intervention were made before usability testing. Overall, usability testing participants found the intervention useful and easy to use, although testing revealed some concerns with design, content, and terminology. Some concerns were readily addressed, and others required adaptations within REDCap. CONCLUSIONS: The REDCap version of a complex web-based patient-facing intervention performed well in heuristic evaluation and formal usability testing. REDCap can effectively be used for patient-facing intervention delivery, particularly if the limitations of the platform are anticipated and mitigated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».