MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388128048 · doi:10.2196/51090

German Version of the mHealth App Usability Questionnaire in a Cohort of Patients With Cancer: Translation and Validation Study

2023· article· en· W4388128048 sur OpenAlexvenueno aff
Preetha Moorthy, Lina Weinert, B. Harms, Carolin Anders, Fabian Siegel

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanUsabilitymHealthCohortMedicineMobile appsPsychologyWorld Wide WebComputer scienceHuman–computer interactionPsychological interventionNursingInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Good usability is important for the adoption and continued use of mobile health (mHealth) apps. In particular, high usability can support intuitive use by patients, which improves compliance and increases the app's effectiveness. However, many usability studies do not use adequate tools to measure perceived usability. The mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ) was developed specifically for end users in a medical context. MAUQ is a relatively new but increasingly used questionnaire to evaluate mHealth apps, but it is not yet available in German. OBJECTIVE: This study aims to translate MAUQ into German and determine its internal consistency, reliability, and construct validity. METHODS: This validation study was conducted as part of a usability evaluation project for an mHealth app used as a therapy support tool during breast cancer chemotherapy. MAUQ was translated into German through a rigorous forward-backward translation process, ensuring semantic and conceptual equivalence. Patient responses to MAUQ and System Usability Scale (SUS) were analyzed for validation. Descriptive analysis was performed for the MAUQ subscales and SUS standard scores. Significance tests and correlation coefficients assessed the relationship between the SUS and MAUQ results, confirming construct validity. Internal consistency was assessed for item reliability and consistency in measuring the target construct. Free-text questions assessed translation comprehensibility, with responses analyzed descriptively and qualitatively using content analysis. RESULTS: In this study, 133 participants responded to the questionnaire, and the validation analysis showed substantially positive correlations between the overall MAUQ score and its subscales: ease of use (r=0.56), interface and satisfaction (r=0.75), and usefulness (r=0.83). These findings support the construct validity of MAUQ and emphasize the importance of these subscales in assessing the usability of the Enable app. The correlation coefficients ranging from 0.39 to 0.68 for the items further validate the questionnaire by aligning with the overall score and capturing the intended concept. The high internal consistency reliability of MAUQ (Cronbach α=.81) and its subscales further enhances the instrument's robustness in accurately evaluating the usability of mHealth apps. CONCLUSIONS: We successfully validated the German translation of the MAUQ for stand-alone apps using a standardized approach in a cohort of patients with breast cancer. In our validation study, MAUQ exhibited strong internal consistency reliability (Cronbach α=.81) across its subscales, indicating reliable and consistent measurement. Furthermore, a significant positive correlation (P<.001) was found between the subscales and the overall score, supporting their consistent measurement of the intended construct. Therefore, MAUQ can be considered a reliable instrument for assessing the usability of mHealth apps among German-speaking adults. The availability of the German version of MAUQ will help other researchers in conducting usability studies of mHealth apps in German-speaking cohorts and allow for international comparability of their results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207