MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406490090 · doi:10.2196/64210

Swedish Version of the System Usability Scale: Translation, Adaption, and Psychometric Evaluation

2025· article· en· W4406490090 sur OpenAlexvenueno aff
Helene Åvik Persson, Charlotte Castor, Nilla Andersson, Mia Hylén

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådet
Mots-clésUsabilityScale (ratio)System usability scaleComputer sciencePsychometric testingHuman–computer interactionPsychometricsApplied psychologyPsychologyUsability engineeringClinical psychologyGeographyCartographyCronbach's alpha

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Swedish health care system is undergoing a transformation. eHealth technologies are increasingly being used. The System Usability Scale is a widely used tool, offering a standardized and reliable measure for assessing the usability of digital health solutions. However, despite the existence of several translations of the System Usability Scale into Swedish, none have undergone psychometric validation. This highlights the urgent need for a validated and standardized Swedish version of the System Usability Scale to ensure accurate and reliable usability evaluations. Objective: The aim of the study was to translate and psychometrically evaluate a Swedish version of the System Usability Scale. Methods: The study utilized a 2-phase design. The first phase translated the System Usability Scale into Swedish and the second phase tested the scale's psychometric properties. A total of 62 participants generated a total of 82 measurements. Descriptive statistics were used to visualize participants' characteristics. The psychometric evaluation consisted of data quality, scaling assumptions, and acceptability. Construct validity was evaluated by convergent validity, and reliability was evaluated by internal consistency. Results: The Swedish version of the System Usability Scale demonstrated high conformity with the original version. The scale showed high internal consistency with a Cronbach α of .852 and corrected item-total correlations ranging from 0.454 to 0.731. The construct validity was supported by a significant positive correlation between the System Usability Scale and domain 5 of the eHealth Literacy Questionnaire (P=.001). Conclusions: The Swedish version of the System Usability Scale demonstrated satisfactory psychometric properties. It can be recommended for use in a Swedish context. The positive correlation with domain 5 of the eHealth Literacy Questionnaire further supports the construct validity of the Swedish version of the System Usability Scale, affirming its suitability for evaluating digital health solutions. Additional tests of the Swedish version of the System Usability Scale, for example, in the evaluation of more complex eHealth technology, would further validate the scale.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,376 · 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.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207