Evaluating the Usability and Quality of a Clinical Mobile App for Assisting Physicians in Head Computed Tomography Scan Ordering: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among the numerous factors contributing to health care providers' engagement with mobile apps, including user characteristics (eg, dexterity, anatomy, and attitude) and mobile features (eg, screen and button size), usability and quality of apps have been introduced as the most influential factors. OBJECTIVE: This study aims to investigate the usability and quality of the Head Computed Tomography Scan Appropriateness Criteria (HAC) mobile app for physicians' computed tomography scan ordering. METHODS: Our study design was primarily based on methodological triangulation by using mixed methods research involving quantitative and qualitative think-aloud usability testing, quantitative analysis of the Mobile Apps Rating Scale (MARS) for quality assessment, and debriefing across 3 phases. In total, 16 medical interns participated in quality assessment and testing usability characteristics, including efficiency, effectiveness, learnability, errors, and satisfaction with the HAC app. RESULTS: The efficiency and effectiveness of the HAC app were deemed satisfactory, with ratings of 97.8% and 96.9%, respectively. MARS assessment scale indicated the overall favorable quality score of the HAC app (82 out of 100). Scoring 4 MARS subscales, Information (73.37 out of 100) and Engagement (73.48 out of 100) had the lowest scores, while Aesthetics had the highest score (87.86 out of 100). Analysis of the items in each MARS subscale revealed that in the Engagement subscale, the lowest score of the HAC app was "customization" (63.6 out of 100). In the Functionality subscale, the HAC app's lowest value was "performance" (67.4 out of 100). Qualitative think-aloud usability testing of the HAC app found notable usability issues grouped into 8 main categories: lack of finger-friendly touch targets, poor search capabilities, input problems, inefficient data presentation and information control, unclear control and confirmation, lack of predictive capabilities, poor assistance and support, and unclear navigation logic. CONCLUSIONS: Evaluating the quality and usability of mobile apps using a mixed methods approach provides valuable information about their functionality and disadvantages. It is highly recommended to embrace a more holistic and mixed methods strategy when evaluating mobile apps, because results from a single method imperfectly reflect trustworthy and reliable information regarding the usability and quality of apps.
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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 | 0,045 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».