Usability Methods and Attributes Reported in Usability Studies of Mobile Apps for Health Care Education: Protocol for a Scoping Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND E-learning technologies, including mobile apps, are used to a large extent in health care education. Mobile apps can provide extendable learning environments and motivate students for adaptive and collaborative learning outside the classroom context. Developers should design practical, effective, and easy-to-use mobile apps. Usability testing is an important part of app development in order to understand if apps meet the needs of users. OBJECTIVE The aim of this study is to perform a scoping review of usability methods and attributes reported in usability studies of mobile apps for health care education. METHODS The scoping review is guided by the methodological framework developed by Arksey & O’Malley and further developed by Levac et al and Kahlil et al. The stages we will follow are as follows: (1) identifying the research question; (2) identifying relevant studies; (3) selecting studies; (4) charting the data; and (5) summarizing and reporting the results. We have developed two research questions to meet the aim of the study, which are as follows: (1) What usability methods are used to evaluate the usability of mobile apps for health care education? and (2) What usability attributes are reported in the usability studies of mobile apps for health care education? We will apply a comprehensive search of the literature, including 10 databases, a reference search, and a search for grey literature. Two review authors will independently screen articles for eligibility. RESULTS The initial electronic database searches were completed in March 2019. The literature search identified 14,297 unique references. Following title and abstract screening, the full texts of 369 records were obtained. The scoping review is expected to be completed in spring 2021. CONCLUSIONS We expect the overview of usability methods and attributes reported in usability studies of mobile apps for health care education to contribute to the knowledge base for researchers and developers. It will give an overview of the research field and provide researchers and developers with relevant and important information on the usability research area, including highlighting possible research gaps. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/19072
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,175 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».