Patients’ Experienced Usability and Satisfaction With Digital Health Solutions in a Home Setting: Instrument Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The field of digital health solutions (DHS) has grown tremendously over the past years. DHS include tools for self-management, which support individuals to take charge of their own health. The usability of DHS, as experienced by patients, is pivotal to adoption. However, well-known questionnaires that evaluate usability and satisfaction use complex terminology derived from human-computer interaction and are therefore not well suited to assess experienced usability of patients using DHS in a home setting. Objective: This study aimed to develop, validate, and assess an instrument that measures experienced usability and satisfaction of patients using DHS in a home setting. Methods: The development of the "Experienced Usability and Satisfaction with Self-monitoring in the Home Setting" (GEMS) questionnaire followed several steps. Step I consisted of assessing the content validity, by conducting a literature review on current usability and satisfaction questionnaires, collecting statements and discussing these in an expert meeting, and translating each statement and adjusting it to the language level of the general population. This phase resulted in a draft version of the GEMS. Step II comprised assessing its face validity by pilot testing with Amsterdam University Medical Center's patient panel. In step III, psychometric analysis was conducted and the GEMS was assessed for reliability. Results: A total of 14 items were included for psychometric analysis and resulted in 4 reliable scales: convenience of use, perceived value, efficiency of use, and satisfaction. Conclusions: Overall, the GEMS questionnaire demonstrated its reliability and validity in assessing experienced usability and satisfaction of DHS in a home setting. Further refinement of the instrument is necessary to confirm its applicability in other patient populations in order to promote the development of a steering mechanism that can be applied longitudinally throughout implementation, and can be used as a benchmarking instrument.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».