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Enregistrement W4378611599 · doi:10.1093/sleep/zsad077.0868

0868 Low-Fidelity Usability Testing of a Smartphone App to Treat Insomnia in Cancer Survivors

2023· article· en· W4378611599 sur OpenAlexaffabout
Riley Cotter, Samlau Kutana, Sheila N. Garland

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésUsabilitymHealthPsychologyInsomniaMedicineApplied psychologyComputer sciencePsychological interventionNursingHuman–computer interactionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Cancer patients and survivors experience insomnia at a higher rate than the general population. Mobile health (mHealth) applications have considerable promise for the treatment of insomnia, but have been criticized for not following evidence-based treatment guidelines. To make insomnia treatment more accessible for survivors, iCANSleep has been developed using user-centered design principles to administer Cognitive-Behavioral Therapy for Insomnia via a smartphone app. The current research presents insights from the low-fidelity usability testing phase of development Methods Usability testing is an iterative process of testing an intervention’s user-interface and then applying the results to redesign the prototype to meet users’ needs. Eight cancer survivors from across Canada viewed a video demonstration of the app and completed semi-structured interviews about the app’s design and content. All interviews took place through video conferencing software and were recorded. Researchers transcribed interview responses and analyzed them for common themes. Results Participants (71% Female; Mage: 53) were generally very impressed with the design and layout of the app. Most (75%) participants were very interested in trying the app and reported that they would complete the app’s treatment program. Participants appreciated the integration of cancer-specific stories and material, the app’s simple, user-friendly design, the use of incentives and reinforcements, and the depth and breadth of its content. Those interviewed commented on the comprehensive sleep diary within the app and its apparent simplicity. Suggestions were made to streamline the onboarding and replace animations with real people. Conclusion User-centered development of the app is promising. The app’s patient-centeredness, accessibility, simplicity, and thoroughness were highlighted as strengths. The development team will integrate these results into the continued app development while working to make onboarding material more engaging. It is important to continue to engage patients throughout to ensure user engagement and effective care. Support (if any) Samlau Kutana is a trainee in the Cancer Research Training Program of the Beatrice Hunter Cancer Research Institute, with funds provided by the Canadian Cancer Society’s JD Irving, Limited – Excellence in Cancer Research Fund. Dr. Sheila Garland is supported by a Canadian Cancer Society Emerging Scholar Award (Survivorship) (grant #707146).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,360 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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