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Enregistrement W4408879158 · doi:10.2196/67685

Evaluating the Usability, Acceptability, User Experience, and Design of an Interactive Responsive Platform to Improve Perinatal Nurses’ Stigmatizing Attitudes Toward Substance Use in Pregnancy: Mixed Methods Study

2025· article· en· W4408879158 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Rubyan, Yana Gouseinov, Mikayla E. Morgan, Deborah Rubyan, Divya Jahagirdar, David Choberka, Carol J. Boyd, Clayton J. Shuman

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPreprintUsabilityPsychologyComputer scienceHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perinatal nurses are increasingly encountering patients who have engaged in perinatal substance use (PSU). Despite growing evidence demonstrating the need to reduce nurses' stigmatizing attitudes toward PSU, limited interventions are available to target these attitudes and support behavior change, especially those reflecting the overwhelming evidence that education alone is insufficient to change practice behavior. Arts-based interventions are associated with increasing nursing empathy, changing patient attitudes, improving reflective practice, and decreasing stigma. We adapted ArtSpective for PSU-a previously evaluated, in-person, arts-based intervention to reduce stigma toward PSU among perinatal nurses-into an interactive, digital, and responsive platform that facilitates intervention delivery asynchronously. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the usability, acceptability, and feasibility of the interactive, responsive platform version of ArtSpective for PSU. Our goal was to elicit the strengths and weaknesses of the responsive platform by evaluating the user experience to identify strategies to overcome them. METHODS: This study used a mixed methods approach to explore the platform's usability, user experience, and acceptability as an intervention to address stigma and implicit bias related to PSU. Theatre testing was used to qualitatively assess usability and acceptability perspectives with nurses and experts; a modified version of the previously validated 8-item Abbreviated Acceptability Rating Profile was used for quantitative assessment. Quantitative data for acceptability and satisfaction were analyzed using descriptive statistics. All qualitative data were analyzed iteratively using an inductive framework analysis approach. RESULTS: Overall, 21 nurses and 4 experts in stigma, implicit bias, and instructional design completed theatre-testing sessions. The mean duration of interviews was 31.92 (SD 11.32) minutes for nurses and 40.73 (SD 8.57) minutes for experts. All participants indicated that they found the digital adaptation of the intervention to be highly acceptable, with mean acceptability items ranging from 5.0 (SD 1.0) to 5.5 (SD 0.6) on a 1-6 agreement scale. Nurses reported high satisfaction with the platform, with mean satisfaction items ranging from 5.14 (SD 0.56) to 5.29 (SD 0.63) on a 1-6 agreement scale. In total, 1797 interview segments were coded from the theatre-testing sessions with 4 major themes: appearance, navigation, characterization, and overall platform, and 16 subthemes were identified. Consistent with the quantitative findings, the results were positive overall, with participants expressing high satisfaction related to the platform's appearance, the ease with which they could navigate the various modules, engagement, clarity of the presentation, and feasibility of being completed asynchronously. CONCLUSIONS: Developing and evaluating the usability of a digital adaptation of ArtSpective for PSU resulted in strong support for the usability, acceptability, and satisfaction of the program. It also provided insight into key aspects related to acceptability and usability that should be considered when designing a digital adaptation of an arts-based intervention for health care providers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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