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Enregistrement W4293483827 · doi:10.1136/bmjopen-2022-064255

Qualitative study measuring the usability of the International Cardiac Rehabilitation Registry

2022· article· en· W4293483827 sur OpenAlexaff
Hana J Abukhadijah, Karam Turk-Adawi, Nora Dewart, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteYork UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesQatar University
Mots-clésUsabilityMedicineMedical educationQualitative researchVariety (cybernetics)RehabilitationApplied psychologySystem usability scaleNursingWeb usabilityPsychologyHuman–computer interactionPhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cardiac rehabilitation (CR) is a comprehensive model of secondary preventive care. There is a wide variety in implementation characteristics globally, and hence quality control is paramount. Thus, the International Council of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation was urged to develop a CR registry. The purpose of this study was to test the perceived usability of the International Cardiac Rehabilitation Registry (ICRR) to optimise it. DESIGN: This was a qualitative study, comprising virtual usability tests using a think-aloud method to elicit feedback on the ICRR, while end-users were entering patient data, followed by semistructured interviews. SETTING: Ultimately, 12 tests were conducted with CR staff (67% female) in low-resource settings from a variety of disciplines in all regions of the world but Europe before saturation was achieved. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Participants completed the System Usability Scale. Interviews were transcribed verbatim except to preserve anonymity, and coded using NVIVO by two researchers independently. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 informed analysis. RESULTS: The ICRR was established as easy to use, relevant, efficient, with easy learnability, operability, perceived usefulness, positive perceptions of output quality and high end-user satisfaction. System usability was 83.75, or 'excellent' and rated 'A'. Four major themes were deduced from the interviews: (1) ease of approvals, adoption and implementation; (2) benefits for programmes, (3) variables and their definitions, as well as (4) patient report and follow-up assessment. Based on participant observation and utterances, suggestions for changes to the ICRR were implemented, including to the programme survey, on-boarding processes, navigational instructions, inclusion of programme logos, direction on handling unavailable data and optimising data completeness, as well as policies for authorship and programme certification. CONCLUSIONS: With usability of the ICRR optimised, pilot testing shall ensue.

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)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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