P1‐309: USE OF A WEB APPLICATION (DOBS) ON A MOBILE DEVICE TO RECORD DEMENTIA BEHAVIOURAL OBSERVATIONS BY FRONT‐LINE DEMENTIA CARE STAFF: A USABILITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
A principle of assessment of behavioural symptoms in dementia is to chart observed behaviours at regular intervals, to help establish their frequency, severity, and any patterns to the behaviours. We have developed a web-based mobile Dementia Observation (DObs) application designed for use by front-line staff, with the goal of improving the ease, completeness, and accuracy of behavioral data collection. The aim of this study was to evaluate the usability of the DObs application on a mobile device by front-line dementia care workers during their usual clinical work-flow. Participants were nursing staff on the Toronto Rehab inpatient dementia unit. Participants were observed while performing their usual duties and using DObs on a mobile Android device to record behavioural observations in 30 minute intervals on a selected patient. At the end of the observed shift, participants also completed the system usability scale (SUS), a perceived usefulness scale, and a computer self-efficacy scale (C-SES). Qualitative data was collected via post-test questions. Five clinical staff participated in this study with a mean C-SES score of 8.5/10. Participants completed 100% of the initiation tasks correctly, but only 66% of the observation tasks and 40% of the completion tasks. On average, participants entered observation data 1.5 times per interval, responded to notifications within 5 seconds, and took 30 seconds to enter an observation. The perceived usefulness of the app was 3.8/5 and the System Usability Scale (SUS) score 76/100. Many of the failed tasks were related to challenges in incorporating the mobile device into the clinical workflow and technical failures related to an unfamiliar mobile device. Mobile technology offers an opportunity to improve the assessment and treatment of responsive behaviours in dementia. Two broad areas of improvement were identified: first, with respect to the usability of the DObs mobile application itself, and second, with respect to the adaptability and comfort of staff in using a mobile device for clinical data collection at the bedside. Our next study will examine the validity and reliability of the DObs mobile application in different long-term care environments.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».