Mobile Health App for Adults with Persisting Postconcussion Symptoms: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diagnostics, treatment, and research of persisting postconcussion symptoms are challenging. Assessing symptoms is essential, but currently implemented methods only allow for retrospective reporting of symptoms. A mobile health (mHealth) symptom mapping app for adults with persisting postconcussion symptoms may be an accessible and cost-efficient alternative. Objective: This study aimed to develop a research-based mobile app for symptom mapping for adults with persisting postconcussion symptoms and investigate its usability, feasibility, and safety. Methods: This was a mixed method development and usability study consisting of three iterative cycles, each including (1) app design and programming, (2) app usability evaluation by the user group, and (3) app review by the clinician group. The outcomes were the mHealth App Usability Questionnaire and Mobile App Rating Scale scores, the number of days with logged symptom data during a home-testing period, and descriptions of adverse events throughout the study period. Semistructured interviews were conducted to explore the user group's experiences further. Results: Twenty-three adults with persisting postconcussion symptoms (median age 52, IQR 34-59 years; 70% female) were included in the user group. Six clinicians (median age 53, IQR 35-60 years), including 3 (50%) females, with a mean of 13 (SD 7) years of experience working with individuals with persisting postconcussion symptoms, were included in the clinician group. The app received a mean score of 5 (SD 1.1) on the mHealth App Usability Questionnaire (7-point Likert scale) from the user group and 4.1 (SD 0.4) on the Mobile App Rating Scale (5-point Likert Scale) from the clinician group. During the 28-day home-testing period, the adherence rate among the participants in the user group was 89% (IQR 78-96), and two adverse events related to increased symptom awareness were registered. Three themes were created through reflexive thematic analysis of the qualitative data: (1) Visualizing the invisible-Enabling reflection and insight; (2) Personalized yet simple-Balancing relevance and usefulness; and (3) More than just a number-The complexity behind the symptom scores. Conclusions: We developed a research-based symptom mapping app for people with persisting postconcussion symptoms. The app received high usability ratings from both the user and clinician groups. The app is a feasible alternative to traditional symptom mapping methods, and it is safe to use for its intended purpose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».