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Enregistrement W4404521810 · doi:10.1371/journal.pone.0296528

Usability of an automated medication dispensation device and adherence dashboard: A study protocol

2024· article· en· W4404521810 sur OpenAlexaff
Tejal Patel, Christoph Laeer, Hamed Darabi, Maxime Lachance, Michelle Anawati, Marie‐Hélène Chomienne

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoInstitut du Savoir MontfortCentre for Family MedicineInstitute of AgingResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDashboardWorkloadSystem usability scaleMedicineCognitive walkthroughProtocol (science)Computer scienceMedical emergencyHuman–computer interactionHeuristic evaluationData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-adherence to prescribed medication regimens can lead to suboptimal control of chronic health conditions and increased hospitalizations. Older adults may find it particularly challenging to self-manage medications due to physical and cognitive limitations, resulting in medication non-adherence. While automated medication dispensing technologies may offer a solution for medication self-management among older adults, these technologies must demonstrate usability before effectiveness can be investigated and products made available for widespread use. This study will aim to measure usability, workload, and unassisted task completion rates of an automated medication dispenser and medication adherence dashboard on the Medipense portal with older adults and their clinicians, respectively. This study is designed as a convergent parallel mixed-methods observational study with older adults and their clinicians. Usability will be examined with the use of the System Usability Scale (SUS) while NASA Load Index (NASA-TLX) will be utilized to assess the workload of both the device and the adherence monitoring platform. Cognitive walkthrough will be utilized prior to usability testing to identify series of steps required to use the automated dispenser and adherence dashboard. The study will assess the unassisted task completion rates to successfully operate the device. Semi-structured interviews with both types of participants will provide qualitative data with which to comprehensively gauge the automated dispenser user experience. The results of this study will allow us to examine usability of both the automated medication dispensing system and the adherence monitoring dashboard from older adult and health-care provider perspectives. The results of this study will highlight and address the challenges with usability that older adults and health-care providers may face with this device and dashboard. The results of this study will be used to optimize the usability of both the automated medication dispenser and the adherence dashboard. In clinical practice, usability of technology is important to establish prior to full-scale implementation. Products that are not user friendly, add to workload, impact workflow, or are difficult to navigate by both clinicians and population in general may not be adopted. Usability permits an evaluation of the products, to identify problems that must be addressed prior to implementation and to ensure products are useful in clinical practice.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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