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Enregistrement W4401248606 · doi:10.2196/54999

A Remote Oral Self-Care Behaviors Assessment System in Vulnerable Populations: Usability and Feasibility Study

2024· article· en· W4401248606 sur OpenAlexvenueno aff
Danielle LaVine, Zara M. Greer, Jiyun Kim, Santosh Kumar, Thomas R. Belin, Vivek Shetty

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of Health
Mots-clésUsabilityPsychological interventionContentmentSystem usability scaleApplied psychologyMedicineData collectionPsychologyMedical educationNursingHeuristic evaluationComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preventative self-care can reduce dental disease that disproportionately burdens vulnerable populations. Personalized digital oral self-care behavioral interventions offer a promising solution. However, the success of these digital interventions depends on toothbrushing data collection e-platforms attuned to the needs and preferences of vulnerable communities. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the usability and feasibility of the Remote Oral Behaviors Assessment System (ROBAS), which has been adapted to address the unique requirements of socioeconomically disadvantaged minority individuals. METHODS: A cohort of 53 community-clinic participants, including 31 (58%) Latino and 22 (42%) Black individuals with no prior experience using electric toothbrushes, were recruited to use ROBAS, with planned assessments at baseline, 2 months, and 4 months. Beyond evaluating ROBAS's technical performance, extensive feedback was gathered to gauge users' experiences, viewpoints, and overall contentment. The System Usability Scale (SUS) served as a primary metric for assessing user satisfaction and acceptability. RESULTS: ROBAS exhibited largely reliable and consistent data-gathering capabilities. SUS scores (mean 75.6, SD 14.5) reflected participant contentment within a range of values for other commonly used digital devices and technologies. Among participants who answered questions about willingness to pay for ROBAS, 97% (30/31) indicated that they were willing to pay for ROBAS either as a one-time payment or as a subscription-based service. Additionally, 87.5% of participants expressed that they would endorse it to acquaintances. Most participants expressed no reservations about privacy; among those who expressed privacy concerns (n=20, 50%), the concerns included exposure of information (n=18, 45%), monitoring of brushing habits (n=12, 30%), and collection of information (n=14, 35%), although these concerns did not significantly correlate with specific participant traits. In qualitative terms, users valued ROBAS's ability to monitor brushing habits but called for refinements, especially in Wi-Fi and application connectivity. Recommendations for system improvements encompassed enhanced app functionality, individualized coaching, more comprehensive brushing data, and the addition of flossing activity tracking. CONCLUSIONS: The research highlights ROBAS's promise as a digital platform for unobtrusively tracking daily oral self-care activities in marginalized communities. The system proved to be both feasible, as evidenced by its stable and accurate data capture of brushing behaviors, and user-friendly, as reflected by strong SUS scores and positive user feedback. Influential factors for its uptake included ease of learning and operation, and the feedback provided.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,403 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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