Workload, Usability, and Engagement with a Mobile App Supporting Video Observation of Methadone Take-Home Dosing: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methadone, a cornerstone of opioid use disorder treatments for many decades, is an essential tool for combatting the opioid epidemic. However, requirements for observing methadone dosing in person through direct observed therapy (DOT) impose significant barriers for many patients. Digital technology can facilitate remote DOT, which could reduce barriers to methadone treatment. Currently, there are limited data on the usability of such technology among patients and counselors in methadone treatment settings. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to assess the workload, usability, and engagement of a video-based DOT mobile app for patients with opioid use disorder receiving methadone treatment. The secondary objective was to assess the workload, usability, and engagement of the provider-facing app portal used by counselors. METHODS: Patients (n=12) and counselors (n=3) who previously tried video DOT for methadone through a smartphone app in an opioid treatment program participated in usability testing sessions. Participants completed essential tasks for video DOT, then provided ratings of workload (NASA Task Load Index), usability (modified System Usability Scale), and engagement (modified Engagement Scale) with the core features of the video DOT program. RESULTS: Patients and counselors reported low mental, physical, and temporal demands, successful performance, low effort, and low frustration associated with activities. Patients reported high usability (mean 85, SD 9.5) and engagement (mean 3.8, SD 1.1); counselors reported moderate usability (mean 43.3, SD 17.7) and engagement (mean 2.81, SD 0.63). CONCLUSIONS: A mobile health app that facilitates video-based DOT for methadone required a low workload for patients and counselors and was highly usable for patients in an opioid treatment program; however, there are opportunities to improve usability and engagement for the counselor-facing portal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».