A protocol for the co-creation and usability/acceptability testing of an evidence-based, patient-centred intervention for self-management of urinary incontinence in older men
Notice bibliographique
Résumé
Male urinary incontinence (UI) is most prevalent in older men, with one in three men aged 65 and above having problems maintaining continence. Addressing health inequalities, male-female disparities in continence services, and low health-seeking among men emphasizes the necessity for co-creating an intervention that empowers them to self-manage their UI. We aim to co-create a self-management intervention with an older men and Health care provider (HCP) group and assess its usability and/or acceptability among older men with UI. The intervention mapping (IM) framework, a co-creation strategy, will be used to co-create a self-management tool, followed by usability and/or acceptability testing. The study will be guided by the first four IM steps: the logic model of the problem, the logic model of change, program/intervention design, and program/intervention production, followed by preliminary testing. A participatory group of older men with UI recruited from an existing group of patient partners, and continence care experts will be involved in all steps of the IM process. Usability and/or acceptability testing will be conducted on a sample of 20 users recruited through seniors' associations and retirement living facilities. After accessing the self-management tool for a week, participants will complete a product usability testing scale (aka System Usability Scale-SUS) and/or an acceptability test, depending on the preferred mode(s) of intervention delivery. Data will be analyzed using descriptive statistics. A benchmark overall mean usability score of 70 represents a good/usable product, based on the large database of SUS scores.
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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 | 0,147 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,023 |
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 ».