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Enregistrement W4387764418 · doi:10.2196/47374

Design, Development, and Evaluation of an mHealth App for Reporting of Side Effects During Cytostatic Treatment: Usability Test and Interview Study

2023· article· en· W4387764418 sur OpenAlexvenueno aff
Emil Aale Hægermark, Nina Kongshaug, Sunil Xavier Raj, Eva Hofsli, Arild Faxvaag

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSt. Olavs Hospital Universitetssykehuset i Trondheim
Mots-clésUsabilitymHealthPsychological interventionSession (web analytics)Test (biology)System usability scaleUser experience designTask (project management)Applied psychologyComputer sciencePsychologyMedicineHeuristic evaluationInternet privacyWorld Wide WebNursingHuman–computer interactionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Using mobile health (mHealth) interventions such as smartphone apps to deliver health services is an opportunity to engage patients more actively in their own treatment. Usability tests allow for the evaluation of a service by testing it out on the relevant users before implementation in clinical practice. OBJECTIVE: The objective of this study was to design, develop, and evaluate the user interface of an app that would aid patients with cancer in reporting a more comprehensive summary of their side effects. METHODS: The usability test was conducted by exposing patients with cancer to a prototype of an mHealth app that allowed for reporting of side effects from a chemotherapy regimen. After solving a set of 13 tasks, the test participants completed a system usability scale questionnaire and were interviewed using a semistructured interview guide. The interviews were later transcribed and analyzed. RESULTS: The 10 test participants had a mean age of 56.5 (SD 7.11) years. The mean total task completion time for the task-solving session was 240.15 (SD 166.78) seconds. The calculated system usability scale score was 92.5. Most participants solved most of the tasks without any major issues. A minority reported having difficulties using apps on smartphones in general. One patient never achieved a meaningful interaction with our app prototype. Most of those who engaged with the app approved of features that calmed them down, made them more empowered, and put them in control. They preferred to report on side effects in a detailed and concise manner. App features that provided specific advice could provoke both fear and rational action. CONCLUSIONS: The user tests uncovered design flaws that allowed for subsequent refining of an app that has the potential to enhance the safety of patients undergoing home-based chemotherapy. However, a refined version of the app is unlikely to be of value to all patients. Some might not be able to use apps on smartphones in general, or their ability to use apps is impaired because of their disease. This finding should have implications for health care providers' overall design of their follow-up service as the service must allow for all the patients to receive safe treatment whether they can use an mHealth app or not.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,425
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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