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Enregistrement W4310960420 · doi:10.2196/41628

Design of a Patient Voice App Experience for Heart Failure Management: Usability Study

2022· article· en· W4310960420 sur OpenAlexaffvenueabout
Antonia Barbaric, Cosmin Munteanu, Heather J. Ross, Joseph A Cafazzo

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityComputer scienceUser experience designDigital healthSmartphone appCloud computingMultimediaWorld Wide WebHealth careHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of digital therapeutics (DTx) in the prevention and management of medical conditions has increased through the years, with an estimated 44 million people using one as part of their treatment plan in 2021, nearly double the number from the previous year. DTx are commonly accessed through smartphone apps, but offering these treatments through additional platforms can improve the accessibility of these interventions. Voice apps are an emerging technology in the digital health field; not only do they have the potential to improve DTx adherence, but they can also create a better user experience for some user groups. OBJECTIVE: This research aimed to identify the acceptability and feasibility of offering a voice app for a chronic disease self-management program. The objective of this project was to design, develop, and evaluate a voice app of an already-existing smartphone-based heart failure self-management program, Medly, to be used as a case study. METHODS: A voice app version of Medly was designed and developed through a user-centered design process. We conducted a usability study and semistructured interviews with patients with heart failure (N=8) at the Peter Munk Cardiac Clinic in Toronto General Hospital to better understand the user experience. A Medly voice app prototype was built using a software development kit in tandem with a cloud computing platform and was verified and validated before the usability study. Data collection and analysis were guided by a mixed methods triangulation convergence design. RESULTS: Common themes were identified in the results of the usability study, which involved 8 participants with heart failure. Almost all participants (7/8, 88%) were satisfied with the voice app and felt confident using it, although half of the participants (4/8, 50%) were unsure about using it in the future. Six main themes were identified: changes in physical behavior, preference between voice app and smartphone, importance of music during voice app interaction, lack of privacy concerns, desired reassurances during voice app interaction, and helpful aids during voice app interaction. These findings were triangulated with the quantitative data, and it concluded that the main area for improvement was related to the ease of use; design changes were then implemented to better improve the user experience. CONCLUSIONS: This work offered preliminary insight into the acceptability and feasibility of a Medly voice app. Given the recent emergence of voice apps in health care, we believe that this research offered invaluable insight into successfully deploying DTx for chronic disease self-management using this technology.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,394 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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