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Enregistrement W4402632028 · doi:10.2196/56559

Usability of a Web-Based App for Increasing Adolescent Vaccination in Primary Care Settings: Think-Aloud and Survey Assessment

2024· article· en· W4402632028 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie A. S. Staras, Justin Tauscher, Michelle Vinson, Lindsay A. Thompson, Mary A. Gerend, Elizabeth Shenkman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClinical and Translational Science Institute, University of FloridaNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesFlorida Department of HealthFlorida State University
Mots-clésUsabilityMedicineThink aloud protocolFamily medicineWorkflowObservational studyWeb usabilityMedical educationPsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, only 58% of teens receive the recommended 2 doses of the human papillomavirus vaccine by 15 years of age. Overcoming vaccine hesitancy often requires effective communication between clinicians and parents to address specific concerns. To support this, we developed ProtectMe4, a multilevel, theory-informed web-based intervention designed to address parents' vaccine-related questions and assist clinicians in discussing vaccine concerns for 4 adolescent vaccines. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the usability of ProtectMe4 in routine care settings across 3 pediatric primary care clinics. Specifically, the study aims to (1) observe the proposed workflow in practice, (2) identify usability issues experienced by parents and clinicians, and (3) assess the perceptions of both parents and clinicians regarding the app's usability. METHODS: On designated days in 2020 and 2021, the study team recruited parents of 11- to 12-year-old patients attending appointments with participating clinicians. We conducted think-aloud assessments during routine care visits and administered a usability survey after participants used the app. For parents, we simultaneously video-recorded the app screens and audio-recorded their commentary. For clinicians, observational notes were taken regarding their actions and comments. Timings recorded within the app provided data on the length of use. We reviewed the recordings and notes to compile a list of identified issues and calculated the frequencies of survey responses. RESULTS: Out of 12 parents invited to use the app, 9 (75%) participated. Two parents who were invited outside of the planned workflow, after seeing the clinician, refused to participate. For the parents whose child's vaccination record was identified by the app, the median time spent using the app was 9 (range 6-28) minutes. Think-aloud assessment results for parents were categorized into 2 themes: (1) troubleshooting vaccine record identification and (2) clarifying the app content and purpose. Among the 8 parents who completed the survey, at least 75% (6/8) agreed with each acceptability measure related to user satisfaction, perceived usefulness, and acceptance. These parents' children were patients of 4 of the 7 participating clinicians. Consistent with the planned workflow, clinicians viewed the app before seeing the patient in 4 of 9 (44%) instances. The median time spent on the app per patient was 95 (range 5-240) seconds. Think-aloud assessment results for clinicians were grouped into 2 themes: (1) trust of app vaccine results and (2) clarifying the app content. On the survey, clinicians were unanimously positive about the app, with an average System Usability Scale score of 87.5 (SE 2.5). CONCLUSIONS: This mixed methods evaluation demonstrated that ProtectMe4 was usable and acceptable to both parents and clinicians in real-world pediatric primary care. Improved coordination among clinic staff is needed to ensure the app is consistently offered to patients and reviewed by clinicians before seeing the patient.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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