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Enregistrement W7065330847

Development and evaluation of a novel virtual agent-based app for patients with colorectal cancer: A mixed methods study

2021· dissertation· en· W7065330847 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKeele Research Repository (Keele University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityInclusion (mineral)Health informationReading (process)Health information technologyTechnology acceptance modelInformation systemTrustworthinessScale (ratio)System usability scaleProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aim: Information support is an integral part of cancer care, but its provision can be problematic in busy health settings. The aim of this project was to develop and evaluate a health app to facilitate the provision of information support in newly diagnosed patients with colorectal cancer (CRC). Instead of delivering information using text, three animated embodied virtual agents (VAs) were deployed. The VAs were formulated after patients’ treating clinicians (male oncologist, female nurse and female pharmacist) to explore the role of familiarity, which has not been addressed in previous research.
\n
\nStudy methods: A multi-stage development process was followed for the app, which was provided to the study participants before the beginning of their treatment. A convergent parallel mixed methods design involving pre- and post-exposure questionnaires (adapted versions of the Toronto Information Needs Questionnaire and the System Usability Scale), app usage data and semi-structured interviews was deployed to evaluate the intervention.
\n
\nResults and discussion: The app was acceptable by the end users and had a good degree of usability (mean System Usability Scale score=73.89). The information content was appropriate and met patients’ demands to a moderate extent; this was because patients utilised other information sources (e.g., printed material) to address their needs. Incorporating supportive functions such as a medicinal calendar in addition to the information content emerged as an important aspect.
\nThe inclusion of VAs was deemed to be appropriate. The VAs fostered a sense of presence, added trustworthiness to the information content and were perceived as more interactive than reading text. Having a VA representing a familiar clinician was favoured by most users. The vast majority of patients perceived the VAs as cartoon figures and suggested that they should be improved to look realistic in order to give the impression of having an exchange with a real person. Natural voices were preferred over synthetic speech.
\n
\nConclusion: VA-based mHealth interventions are an acceptable way of supporting patients with CRC. Appropriate consideration should be given to the requirements of the intended user audience to design acceptable interventions that reflect their needs.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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