Usability and feasibility of PreventS-MD web app for stroke prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most strokes and cardiovascular diseases (CVDs) are potentially preventable if their risk factors are identified and well controlled. Digital platforms, such as the PreventS-MD web app (PreventS-MD) may aid health care professionals (HCPs) in assessing and managing risk factors and promoting lifestyle changes for their patients. METHODS: This is a mixed-methods cross-sectional two-phase survey using a largely positivist (quantitative and qualitative) framework. During Phase 1, a prototype of PreventS-MD was tested internationally by 59 of 69 consenting HCPs of different backgrounds, age, sex, working experience, and specialties using hypothetical data. Collected comments/suggestions from the study HCPs in Phase 1 were reviewed and implemented. In Phase 2, a near-final version of PreventS-MD was developed and tested by 58 of 72 consenting HCPs using both hypothetical and real patient (n = 10) data. Qualitative semi-structured interviews with real patients (n = 10) were conducted, and 1 month adherence to the preventive recommendations was assessed by self-reporting. The four System Usability Scale (SUS) groups of scores (0-50 unacceptable; 51-68 poor; 68-80.3 good; >80.3 excellent) were used to determine usability of PreventS-MD. FINDINGS: Ninety-nine HCPs from 27 countries (45% from low- to middle-income countries) participated in the study, and out of them, 10 HCPs were involved in the development of PreventS before the study, and therefore were not involved in the survey. Of the remaining 89 HCPs, 69 consented to the first phase of the survey, and 59 of them completed the first phase of the survey (response rate 86%), and 58 completed the second phase of the survey (response rate 84%). The SUS scores supported good usability of the prototype (mean score = 80.2; 95% CI [77.0-84.0]) and excellent usability of the final version of PreventS-MD (mean score = 81.7; 95% CI [79.1-84.3]) in the field. Scores were not affected by the age, sex, working experience, or specialty of the HCPs. One-month follow-up of the patients confirmed the high level of satisfaction/acceptability of PreventS-MD and (100%) adherence to the recommendations. INTERPRETATION: The PreventS-MD web app has a high level of usability, feasibility, and satisfaction by HCPs and individuals at risk of stroke/CVD. Individuals at risk of stroke/CVD demonstrated a high level of confidence and motivation in following and adhering to preventive recommendations generated by PreventS-MD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».