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Enregistrement W4403144295 · doi:10.2196/59513

Usability Testing of a Digitized Interventional Prehabilitation Tool for Health Care Professionals and Patients Before Major Surgeries: Formative and Summative Evaluation

2024· article· en· W4403144295 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintUsabilityPrehabilitationHealth professionalsHealth careMedicineMedical physicsComputer scienceWorld Wide WebOperating systemPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development of a medical device requires strict adherence to regulatory processes. Prehabilitation in this context is a new area in surgery that trains, coaches, and advises patients in mental well-being, nutrition, and physical activity. As staff is permanently drained from clinical care, remote and digital solutions with real-time assessments of data, including patient-related outcome reporting, may simplify preparation before major surgeries. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the usability engineering process for the Prehab App, a newly developed medical device, in order to identify and adapt any design and usability flaws found. METHODS: We hypothesized that formative and summative usability testing would achieve 80% interrater and intrarater reliability and consistency and that the safety-relevant scenarios would uncover undetected risks of the medical device (stand-alone software class IIa). In total, 8 experts and 8 laypersons (patients and potential patients) were asked to evaluate paper-based mockups, followed by an evaluation of the minimal viable product (MVP) of the Prehab App at least more than 8 weeks later after instruction and training. The experts had to face 5 and the laypersons 6 usability scenarios. Their evaluations were measured with the Mobile App Rating Scale (MARS) and trustworthiness checklists (range 0-64, with higher scores indicating trustworthiness), and the usability scenarios were evaluated with the After Scenario Questionnaire (ASQ) and a judgment by an observer. The time taken for the scenarios was also recorded. RESULTS: MARS achieved constant scores of more than 4 out of 5 points for both experts and laypersons. The mean trustworthiness score was 51.3 (SD 2.7) for the experts and 50.8 (SD 2.1) for the laypersons (P=.68) in task I. The interrater correlation, shown by the Fleiss-Kappa value, was 0.87 (range 0.85-0.89) for all raters (N=16), 0.86 (range 0.82-0.91) for the experts (n=8, 50%), and 0.88 (range 0.84-0.93) for the laypersons (n=8, 50%), reflecting almost perfect agreement between the raters. This indicated the high quality of the usability. The usability scenarios were performed with ease, except for the onboarding part, when the wearable was required to be connected; this took a considerable amount of time and was recognized as a challenge to good usability. CONCLUSIONS: The formative and summative evaluation of the Prehab App design resulted in good-to-acceptable results of the design and usability of the critical and safety-relevant areas of the medical device and stand-alone software. Usability testing improves medical devices early in the design and development process, reduces errors, and mitigates risks, and in this study, it delivered a profound ethical and medical justification for a randomized controlled trial (RCT) of the Prehab App in a remote setting as a next step in the development process. TRIAL REGISTRATION: German Registry for Clinical Trials (DRKS00026985); https://drks.de/search/en/trial/DRKS00026985.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,366 · 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