Usability evaluation of a self-management mobile application for individuals with a mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Mild traumatic brain injuries (mTBIs) are common and may result in persisting symptoms. Mobile health (mHealth) applications enhance treatment access and rehabilitation. However, there is limited evidence to support mHealth applications for individuals with an mTBI. The primary purpose of this study was to evaluate user experiences and perceptions of the Parkwood Pacing and Planning™ application, an mHealth application developed to help individuals manage their symptoms following an mTBI. The secondary purpose of this study was to identify strategies to improve the application. This study was conducted as part of the development process for this application. Methods: A mixed methods co-design encompassing an interactive focus group and a follow-up survey was conducted with patient and clinician-participants (n = 8, four per group). Each group participated in a focus group consisting of an interactive scenario-based review of the application. Additionally, participants completed the Internet Evaluation and Utility Questionnaire (UQ). Qualitative analysis on the interactive focus group recordings and notes was performed using phenomenological reflection through thematic analyses. Quantitative analysis included descriptive statistics of demographic information and UQ responses. Results: On average, clinician and patient-participants positively rated the application on the UQ (4.0 ± .3, 3.8 ± .2, respectively). User experiences and recommendations for improving the application were categorized into four themes: simplicity, adaptability, conciseness, and familiarity. Conclusion: Preliminary analyses indicates patients and clinicians have a positive experience when using the Parkwood Pacing and Planning™ application. However, modifications that improve simplicity, adaptability, conciseness, and familiarity may further improve the user's experience.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».