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Enregistrement W4246125001 · doi:10.2196/preprints.22220

A Web-Based Self-Management Support Prototype for Adults With Chronic Kidney Disease (My Kidneys My Health): Co-Design and Usability Testing (Preprint)

2020· preprint· en· W4246125001 sur OpenAlexaff
Maoliosa Donald, Heather Beanlands, Sharon E. Straus, Michelle Smekal, Sarah Gil, Meghan J. Elliott, Gwen Herrington, Lori Harwood, Blair Waldvogel, María Delgado, Dwight Sparkes, Allison Tong, Allan Grill, Márta Novák, Matthew T. James, K. Scott Brimble, Susan Samuel, Karen Tu, Janine Farragher, Brenda R. Hemmelgarn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityKidney diseaseSelf-managementHeuristic evaluationUser-centered designMedicineDisease managementComputer sciencePsychologyNursingHealth management systemInternal medicinePathologyAlternative medicineHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Supporting patients to self-manage their chronic kidney disease (CKD) has been identified as a research priority by patients with CKD and those who care for them. Self-management has been shown to slow CKD progression and improve the quality of life of individuals living with the disease. Previous work has identified a need for a person-centered, theory-informed, web-based tool for CKD self-management that can be individualized to a patient’s unique situation, priorities, and preferences. We addressed this gap using an integrated knowledge translation method and patient engagement principles. OBJECTIVE The aim of this study is to conduct systematic co-design and usability testing of a web-based self-management prototype for adults with CKD (nondialysis and nontransplant) and their caregivers to enhance self-management support. METHODS A multistep, iterative system development cycle was used to co-design and test the My Kidneys My Health prototype. The 3-step process included creating website features and content using 2 sequential focus groups with patients with CKD and caregivers, heuristic testing using the 10 heuristic principles by Nielsen, and usability testing through in-person 60-minute interviews with patients with CKD and their caregivers. Patients with CKD, caregivers, clinicians, researchers, software developers, graphic designers, and policy makers were involved in all steps of this study. RESULTS In step 1, 18 participants (14 patients and 4 caregivers) attended one of the 2 sequential focus groups. The participants provided specific suggestions for simplifying navigation as well as suggestions to incorporate video, text, audio, interactive components, and visuals to convey information. A total of 5 reviewers completed the heuristic analysis (step 2), identifying items mainly related to navigation and functionality. Furthermore, 5 participants completed usability testing (step 3) and provided feedback on video production, navigation, features and functionality, and branding. Participants reported visiting the website repeatedly for the following features: personalized food tool, my health care provider question list, symptom guidance based on CKD severity, and medication advice. Usability was high, with a mean system usability score of 90 out of 100. CONCLUSIONS The My Kidneys My Health prototype is a systematically developed, multifaceted, web-based CKD self-management support tool guided by the theory and preferences of patients with CKD and their caregivers. The website is user friendly and provides features that improve user experience by tailoring the content and resources to their needs. A feasibility study will provide insights into the acceptability of and engagement with the prototype and identify preliminary patient-reported outcomes (eg, self-efficacy) as well as potential factors related to implementation. This work is relevant given the shift to virtual care during the current pandemic times and provides patients with support when in-person care is restricted. CLINICALTRIAL

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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