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Enregistrement W4294312950 · doi:10.2196/40001

Usability Testing of the Kidney Score Platform to Enhance Communication About Kidney Disease in Primary Care Settings: Qualitative Think-Aloud Study

2022· article· en· W4294312950 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorKidney diseaseUsabilityMedicineThink aloud protocolVeterans AffairsRisk perceptionFamily medicinePhysical therapyPsychologyPerceptionInternal medicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient awareness of chronic kidney disease (CKD) is low in part due to suboptimal testing for CKD among those at risk and lack of discussions about kidney disease between patients and clinicians. To bridge these gaps, the National Kidney Foundation developed the Kidney Score Platform, which is a web-based series of tools that includes resources for health care professionals as well as an interactive, dynamic patient-facing component that includes a brief questionnaire about risk factors for kidney disease, individualized assessment of risk for developing CKD, and self-management tools to manage one's kidney disease. OBJECTIVE: The aim of this study is to perform usability testing of the patient component of the Kidney Score platform among veterans with and at risk for kidney disease and among clinicians working as primary care providers in Veterans Affairs administration. METHODS: Think-aloud exercises were conducted, during which participants (veterans and clinicians) engaged with the platform while verbalizing their thoughts and making their perceptions, reasonings, and decision points explicit. A usability facilitator observed participants' behaviors and probed selectively to clarify their comprehension of the tool's instructions, content, and overall functionality. Thematic analysis on the audio-recording transcripts was performed, focusing on positive attributes, negative comments, and areas that required facilitator involvement. RESULTS: Veterans (N=18) were 78% (14/18) male with a mean age of 58.1 years. Two-thirds (12/18) were of non-White race/ethnicity, 28% (5/18) had laboratory evidence of CKD without a formal diagnosis, and 50% (9/18) carried a diagnosis of hypertension or diabetes. Clinicians (N=19) were 29% (5/17) male, 30% (5/17) of non-White race/ethnicity, and had a mean of 17 (range 4-32) years of experience. Veterans and clinicians easily navigated the online tool and appreciated the personalized results page as well as the inclusion of infographics to deliver key educational messages. Three major themes related to content and communication about risk for CKD emerged from the think-aloud exercises: (1) tension between lay and medical terminology when discussing kidney disease and diagnostic tests, (2) importance of linking general information to concrete self-management actions, and (3) usefulness of the tool as an adjunct to the office visit to prepare for patient-clinician communication. Importantly, these themes were consistent among interviews involving both veterans and clinicians. CONCLUSIONS: Veterans and clinicians both thought that the Kidney Score Platform would successfully promote communication and discussion about kidney disease in primary care settings. Tension between using medical terminology that is used regularly by clinicians versus lay terminology to promote CKD awareness was a key challenge, and knowledge of this can inform the development of future CKD educational materials.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,431
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