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Enregistrement W7116903634 · doi:10.2196/76010

Usability of a Tablet-Based Cognitive Assessment Administered by Medical Assistants in General Practice: Implementation Study

2025· article· en· W7116903634 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Philipp Schäper, Alexander Hanke, Stephan Jonas, Leon Nissen, Lara Marie Reimer, Florian Schweizer, Michael Wagner, Kristin Rolke, Carolin Rosendahl, Judith Tillmann, Klaus Weckbecker, Jochen René Thyrian

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCognitionRelevance (law)Cognitive walkthroughCognitive Assessment SystemWeb usabilityPluralistic walkthrough

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital short cognitive tests administered by medical assistants (MAs) in general practitioners' (GPs) practices have great potential for the timely identification of patients with dementia, because they can lead to targeted specialist referrals or to immediate reassurance of patients regarding their perceived concerns. However, integration of this testing approach into clinical practice requires good usability for the test itself, especially for cognitively impaired older adults. OBJECTIVE: In this implementation study, the digital version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Duo was conducted by MAs in general practice. We tested if the interaction with the test is associated with usability problems for the patients and aimed to find additional relevant constructs that should be considered for the potential implementation of such digital tests into clinical practice. We focused the study on subjective success, usability, and workload as well as their association with the result of the cognitive test to assess whether the MoCA Duo can be implemented into general practice. METHODS: In total, 10 GPs took part in the study. Within their practices, 299 GP patients (aged 51-97 years) with cognitive concerns completed the MoCA Duo administered by MAs. Subsequently, patients and MAs completed digital questionnaires regarding the interaction with the app. Usability was measured using the adapted System Usability Scale, and perceived workload using the National Aeronautics and Space Administration Task Load Index. For the perceived workload, we included an assessment of the patient by the MA. Results of the MoCA Duo were supplied to the GPs for their consultation with the patient. RESULTS: The results indicated good usability for the MoCA Duo. Self-assessment by the patients indicated that 64% (191/299) could perform in the test to the best of their ability, affected by their MoCA score. We found significant higher usability ratings by patients with better MoCA scores as well as by younger patients. Furthermore, the perceived workload showed overall medium workload. We found significant correlations between the subjective perceived workload of the patients and the assessment by MAs. Self-assessments as well as assessments by the MAs were significantly influenced by the MoCA scores and the age of the participants. CONCLUSIONS: The results indicate good usability of the digital MoCA within the sample, supporting the idea that the resulting scores are adequate to assess cognitive status without dependence on technological affinity. Furthermore, the results highlight the relevance of heterogenous samples for comparable evaluation studies, based on the significant effect of cognitive status and age on usability and workload.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,671
Écart entre enseignants0,534 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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