Italian Version of the mHealth App Usability Questionnaire (Ita-MAUQ): Translation and Validation Study in People With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telemedicine and mobile health (mHealth) apps have emerged as powerful tools in health care, offering convenient access to services and empowering participants in managing their health. Among populations with chronic and progressive disease such as multiple sclerosis (MS), mHealth apps hold promise for enhancing self-management and care. To be used in clinical practice, the validity and usability of mHealth tools should be tested. The most commonly used method for assessing the usability of electronic technologies are questionnaires. Objective: This study aimed to translate and validate the English version of the mHealth App Usability Questionnaire into Italian (ita-MAUQ) in a sample of people with MS. Methods: The 18-item mHealth App Usability Questionnaire was forward- and back-translated from English into Italian by an expert panel, following scientific guidelines for translation and cross-cultural adaptation. The ita-MAUQ (patient version for stand-alone apps) comprises 3 subscales, which are ease of use, interface and satisfaction, and usefulness. After interacting with DIGICOG-MS (Digital Assessment of Cognitive Impairment in Multiple Sclerosis), a novel mHealth app for cognitive self-assessment in MS, people completed the ita-MAUQ and the System Usability Scale, included to test construct validity of the translated questionnaire. Confirmatory factor analysis, internal consistency, test-retest reliability, and construct validity were assessed. Known-groups validity was examined based on disability levels as indicated by the Expanded Disability Status Scale (EDSS) score and gender. Results: In total, 116 people with MS (female n=74; mean age 47.2, SD 14 years; mean EDSS 3.32, SD 1.72) were enrolled. The ita-MAUQ demonstrated acceptable model fit, good internal consistency (Cronbach α=0.92), and moderate test-retest reliability (intraclass coefficient correlation 0.84). Spearman coefficients revealed significant correlations between the ita-MAUQ total score; the ease of use (5 items), interface and satisfaction (7 items), and usefulness subscales; and the System Usability Scale (all P values <.05). Known-group analysis found no difference between people with MS with mild and moderate EDSS (all P values >.05), suggesting that ambulation ability, mainly detected by the EDSS, did not affect the ita-MAUQ scores. Interestingly, a statistical difference between female and male participants concerning the ease of use ita-MAUQ subscale was found (P=.02). Conclusions: The ita-MAUQ demonstrated high reliability and validity and it might be used to evaluate the usability, utility, and acceptability of mHealth apps in people with MS.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».