移动健康应用可用性问卷(MAUQ):开发和验证研究gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

移动健康(mHealth)应用程序可用于执行健康管理、行为改变、健康数据收集、疾病管理、自我诊断和康复等领域的任务，以及作为电子患者门户和药物提醒[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．对移动健康应用程序进行了大量研究，结果表明，设计良好的移动健康应用程序可以增强患者的能力，提高药物依从性，并降低医疗保健成本[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba-gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．然而，之前的一项研究指出，大约一半的移动健康应用用户因为隐藏成本、高数据输入负担和失去兴趣等各种原因而停止使用一些移动健康应用[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．在这些因素中，高数据输入负担显然是一个可用性问题，而应用程序的可用性差也可能导致人们失去兴趣。这些事实说明了移动应用程序良好的可用性的重要性。gydF4y2Ba

在评估移动应用程序可用性的几种方法中，可用性问卷是最常用的，因为它在执行和数据分析方面都很简单。具有讽刺意味的是，尽管在过去十年中已经有数百万个移动应用程序被创建出来并发布给公众。gydF4y2Ba8gydF4y2Ba),gydF4y2Ba目前还没有针对移动应用专门设计的高可靠性可用性调查问卷。gydF4y2Ba

已经有关于创建新的移动应用程序的研究gydF4y2Ba可用性模型gydF4y2Ba由于移动应用程序中的特殊组件，如小尺寸、连接问题、电池问题、有限的计算能力，以及与高度门户移动设备相关的独特安全和隐私挑战[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

研究还尝试调整现有的可用性框架和问卷，使模型可用于评估移动应用程序的可用性[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．然而，在实践中，许多发表的基于问卷的移动应用程序可用性研究的作者选择了以下两个选项之一:使用为一般软件系统设计的经过良好验证的可用性问卷，或者根据可用性评估的一般指导方针创建自己的可用性问卷。gydF4y2Ba

两种选择都有各自的优点和缺点。前一种情况的优点是，问卷已经在许多其他研究中使用过，因此，可以可靠地测量移动应用程序的某些可用性方面。常用的可用性问卷包括系统可用性量表(SUS)及研究后系统可用性问卷(PSSUQ) [gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba］．但是，对于移动应用特有的方面，这些问卷并不能提供移动应用所需的独特信息。gydF4y2Ba

在第二种情况下，当作者创建他们自己的可用性问卷时，他们可以灵活地涵盖他们的移动应用程序所提供的独特功能;然而，因为这些可用性研究的主要重点不是验证他们自己写的问卷，作者通常只招募了少量的研究参与者;因此，获得的数据不足以进行可靠的心理测量分析。换句话说，后面的可用性研究结果的可靠性和有效性值得怀疑。因此，有必要专门为移动应用程序创建可靠的可用性调查问卷。这项研究将特别关注于创建移动健康应用程序可用性问卷。gydF4y2Ba

新可用性问卷的要求gydF4y2Ba

在设计基于用户的移动健康应用可用性调查问卷时，必须考虑用户类型和移动应用类型。gydF4y2Ba

所有移动健康应用程序都可以根据目标用户类型分为两类:患者或医疗保健提供者。用户的类型不是由用户的职业决定的，而是由用户的职业决定的gydF4y2Ba目的gydF4y2Ba在这里，患者是使用移动健康应用程序来维护、改善或管理自己健康的人，而医疗保健提供者是使用移动健康应用程序来gydF4y2Ba交付gydF4y2Ba医疗保健服务，如药物处方、实验室订购、咨询和患者教育。在可用性问卷中，某些词需要定制，以反映不同的目标用户的移动健康应用程序。gydF4y2Ba

移动健康应用程序可以根据的性质进一步分组gydF4y2Ba交互gydF4y2Ba在应用程序中，患者和医疗保健提供者之间:gydF4y2Ba互动gydF4y2Ba移动健康应用程序和gydF4y2Ba独立的gydF4y2Ba移动健康应用。在交互式移动健康应用程序中，应用程序用户可以通过应用程序发送和接收来自他们的医疗保健提供者或患者的信息。患者和提供者之间的通信可以是同步或异步的。在独立的移动健康应用程序中，应用程序用户输入/收集/存储关于自己或其他人的健康信息。独立的应用程序可能会生成提醒，或显示关于收集到的健康信息的摘要或详细信息，但这些应用程序不会将数据发送给用户的医疗保健提供者或患者。换句话说，这两类应用的主要区别在于互动性。对于交互式移动医疗应用程序，患者和他们的医疗保健提供者之间有直接的互动。因此，交互式应用的调查问卷应该包含关于交互质量的陈述，而独立应用的调查问卷可能不需要这些陈述。gydF4y2Ba

因此,gydF4y2Ba四个不同的版本gydF4y2Ba的mHealth应用可用性问卷，以评估针对不同用户(患者或医护人员)和不同交互模式(交互或独立)设计的mHealth应用的可用性。gydF4y2Ba

目标gydF4y2Ba

在这项研究中，目标是创建一个简短、可靠和可定制的(通过四个不同版本)问卷，用于评估移动健康应用程序的可用性。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

过程概述gydF4y2Ba

为了创建所需的问卷，我们回顾了大量关于移动健康应用的已发表论文，然后根据这些已发表研究中使用的问卷，考虑到移动设备和移动健康应用的独特性，创建了一份移动健康应用可用性问卷(MAUQ)。然后，我们在两个移动健康应用程序的可用性研究中使用了这个新开发的问卷。进行了心理测量分析，以评估MAUQ的可靠性以及MAUQ结果与SUS和PSSUQ结果之间的相关性。gydF4y2Ba

可用性问卷开发gydF4y2Ba

步骤1:从移动健康应用程序研究中使用的现有可用性问卷中收集可用性问卷声明gydF4y2Ba

为了设计所需的移动健康应用可用性问卷，我们首先使用关键词“移动应用”和“可用性”来搜索PubMed、CINAHL(护理与联合健康文献累积索引)、IEEE Xplore、ACM数字图书馆和InSpec [gydF4y2Ba15gydF4y2Ba］．从获得的1271篇文章中，我们确定了125份基于问卷的移动健康应用程序可用性研究，并收集了38份独立问卷，包括验证良好的问卷，如SUS、PSSUQ、场景后问卷[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]、感知有用性及易用性[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]、有用性、满意度和易用性[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]、软件可用性测量量表[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]、用户互动满意度问卷[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]、电脑可用性满意问卷[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]、健康资讯科技可用性评估量表(健康ITUES) [gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，以及NASA任务负荷指数[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba以及一些自编的可用性调查问卷。gydF4y2Ba

步骤2:创建一份新的移动健康应用程序可用性调查问卷草案，并评估每个陈述的相关性和清晰度gydF4y2Ba

我们收集了312件gydF4y2Ba独特的gydF4y2Ba从这38份问卷中抽取问卷陈述(包括措辞不同的相似陈述)，并根据可用性评估的一般准则和移动应用程序的独特性进行分类。这些类别包括有用性、易学性、易用性、有效性、满意度、界面质量、交互质量、可靠性、错误信息和在线支持、互联网连接，以及移动应用程序使用的社交设置[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba-gydF4y2Ba26gydF4y2Ba］．这312个陈述经过预处理，去掉了是/否问题、消极措辞问题和冗余问题。剩下的140个陈述被分发给在移动应用程序可用性研究方面有丰富经验的7位研究人员(在下面的描述中称为“可用性专家”)，以收集他们对应用程序可用性的反馈gydF4y2Ba相关性gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba清晰gydF4y2Ba在这些陈述中，1分表示不相关或清楚，4分表示高度相关或清楚。如果有四个或更多的可用性专家评价了陈述1或2的相关性，那么它就会从问卷中删除。如果可用性专家中的任何一位给声明的清晰度打分为1或2，声明的措辞就会被调整。在此步骤之后，问卷中还保留了53个陈述，其中19个需要调整措辞。gydF4y2Ba

第三步:对问卷初稿进行进一步完善gydF4y2Ba

在对19个陈述进行必要的调整后，研究团队与7位可用性专家举行了几次面对面的会议，广泛讨论剩下的53个陈述。在讨论结束时，整个研究团队决定将交互式移动健康应用程序的陈述数量减少到21个，将独立移动健康应用程序的陈述数量减少到18个。gydF4y2Ba

步骤4:执行可用性研究和心理测量分析gydF4y2Ba

在这一步中，我们招募了一组研究参与者参与可用性研究，使用这个新的问卷(MAUQ)和两个常用的可用性问卷(PSSUQ和SUS)。本研究所得数据用于评估新问卷的信度和效度。gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba可视化地描述了新可用性问卷开发和验证的每个具体步骤。下文将详细介绍可用性研究和心理测量分析。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

研究设计与设置gydF4y2Ba

在新的可用性调查问卷准备好后，使用新开发的MAUQ和两份广泛使用的可用性调查问卷PSSUQ和SUS，设计了移动应用程序的可用性研究。研究人员要求每位参与者首先使用两个移动健康应用程序:一个是交互式移动应用程序imhere 2.0 [gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba28gydF4y2Ba另一个是一个独立的移动应用程序——fitbit应用程序2.36版本，安装在10英寸32gb的iPad Air 2 (iOS版本10.3.2)上。gydF4y2Ba

在研究过程中，提供了对研究目的和两个mHealth应用程序(iMHere 2.0和Fitbit)的一般介绍，以及这两个mHealth应用程序的简要演示和新的可用性问卷MAUQ的解释。在介绍之后，研究参与者被要求使用这两个移动应用程序完成几个任务，并通过基于web的Qualtrics调查系统(Qualtrics, Provo, UT)回答三个可用性问卷(MAUQ, PSSUQ和SUS)。在可用性研究期间，研究参与者的人口统计信息也通过Qualtrics系统收集。对收集的数据进行统计分析。该研究方案得到了匹兹堡大学机构审查委员会办公室的批准。下面提供了关于iMHere 2.0和Fitbit应用程序的简要描述，以及研究参与者在可用性研究中完成的任务。gydF4y2Ba

可用性研究中使用的应用程序gydF4y2Ba

iMHere 2.0系统有多个主要组件，包括面向患者的移动应用程序和面向临床医生的Web门户。患者可以使用移动应用程序执行一些自我护理任务，例如管理他们的用药计划，报告轻微的皮肤问题，进行心理健康自我评估，跟踪身体活动和营养状况，向临床医生发送消息，接收临床医生的消息，并接受与健康相关的简短教育。临床医生可以使用Web门户查看所有输入的患者信息并与患者进行交流。临床医生还可以通过Web门户为患者发布或更改干预措施，这些措施会实时反映在患者的移动应用程序上。因此，iMHere 2.0中的这个移动应用程序被认为是一个交互式移动健康应用程序。gydF4y2Ba

Fitbit应用程序与Fitbit可穿戴设备配套使用。它可以显示可穿戴设备收集的数据，如步数、心率和睡眠时间。用户还可以输入一些设备无法收集的数据，例如一天中消耗的食物和饮料。虽然Fitbit应用程序具有一些社交媒体功能，但用户无法通过该应用程序直接与他/她的医疗保健提供者交流。因此，这款Fitbit应用程序被视为独立的mHealth应用程序。gydF4y2Ba

可用性研究中受试者执行的任务gydF4y2Ba

在使用iMHere应用程序时，研究参与者被要求完成四项任务:(1)在应用程序的MyMeds评分模块中安排服药提醒;(2)在护肤模块中报告皮肤问题;(3)在“个人健康记录”模块中添加用药史、过敏史、免疫史、社会史、家族史等病史记录;(4)调整应用程序的设置，比如增大字体或更改个人头像。该应用程序将根据药物提醒计划中指定的时间点生成提醒，研究参与者需要对提醒做出响应。在研究参与者报告了一个皮肤问题后，数据将显示在基于网络的临床医生门户网站上，临床医生对受试者做出回应，这些信息将显示在iMHere 2.0应用程序的消息部分。研究参与者被要求阅读消息，并在必要时选择回复临床医生。gydF4y2Ba

在使用Fitbit应用程序时，研究参与者被要求完成以下任务:确定过去一周和过去一个月的步数和步行距离;检查他们的睡眠历史，并添加一个新的睡眠日志;添加一个关于当天所吃食物的新记录;添加一个关于他们当天喝的饮料的新记录;检查应用程序中收到的消息;改变目标的设定，比如想要走多少步，睡多少小时，现在和想要的体重。gydF4y2Ba

研究参与者gydF4y2Ba

参与者是通过在大匹兹堡地区和匹兹堡大学的Pitt + Me网站上散发的传单招募的。gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．参与者的筛选标准如下:能说流利的英语;高中或以上学历;年龄在18至65岁之间;具备口头和书面与他人沟通的能力;至少有几年使用智能手机、平板电脑或智能手表等智能设备的经验。符合这些选择标准的人是大多数智能设备所有者和移动应用程序用户[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]，因此，它们是在可用性研究中提供有价值信息的很好的候选者。所有符合条件的候选人的数据都存储在一个Excel文件中，实际的研究参与者是从这个列表中随机选择的。gydF4y2Ba

统计方法gydF4y2Ba

描述性分析gydF4y2Ba

数据预处理gydF4y2Ba

对MAUQ和PSSUQ的回答从1(非常同意)到7(非常不同意)不等。对单一卫生系统的陈述的回应从1(非常不同意)到5(非常同意)不等。9名(128,7.0%)研究参与者遗漏了一到几个陈述，另外119名(128,93.0%)研究参与者对MAUQ上的所有陈述提供了回应。在我们的分析中，我们使用值4(表示既不同意也不不同意)来填充MAUQ中缺失数据的位置。gydF4y2Ba

分数转换和描述统计gydF4y2Ba

首先对收集到的数据进行描述性分析，以了解研究参与者的人口统计学特征和三个可用性问卷(MAUQ、PSSUQ和SUS)的总体表现。计算了个别报表的平均值和标准差，以及MAUQ和PSSUQ的整个问卷。本研究使用的PSSUQ版本3共有16个条目，其中条目1-6为第一个子量表(PSSUQ1)，条目7-12为第二个子量表(PSSUQ2)，条目13-15为第三个子量表(PSSUQ3) [gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．计算这三个子量表的得分和PSSUQ整个量表的总分。对于SUS，我们使用标准分数转换程序将每个研究参与者的答案转换为0到100之间的一个分数[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

相关系数计算gydF4y2Ba

计算使用MAUQ、PSSUQ和SUS获得的分数之间的相关系数，包括它们的子量表的相关系数，如果适用，以及MAUQ内的子量表间的相关系数。前者相关系数用于确定MAUQ的准则效度，后者用于确定MAUQ的构念效度[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．在效度评价中，相关系数低至0.30或0.40就足够了。在构念效度评价中，低相关有利于发散效度，高相关有利于收敛效度。gydF4y2Ba

心理分析gydF4y2Ba

使用MAUQ对所有研究参与者收集的数据进行探索性因子分析(EFA)。我们预期MAUQ有多个因素，这些因素不是完全独立的。因此，我们采用极大似然法进行因子提取，采用Kaiser归一化方法对EFA中的斜旋转进行quartimin [gydF4y2Ba32gydF4y2Ba］．在EFA中获得的因子负荷被用来确定每个项目是否应该包括在可用性问卷和一个特定的结构中。这里以0.32作为评价的指导值[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．然而，在某些情况下，我们使用从移动健康应用程序可用性研究的丰富经验中获得的判断技能，否决了这一值，并选择在问卷中保留一项陈述，即使因子负荷小于0.32或多因子负荷大于0.32。gydF4y2Ba

为了评估MAUQ的内部一致性，我们计算了整个问卷及其子量表的Cronbach alpha值。Cronbach alpha是一种常用的问卷内部一致性测量方法。对于研究和探索性研究，0.7-0.8的Cronbach alpha值是可以接受的，而0.9左右的值是非常好的[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

所有这些统计分析都使用R 3.3 (R统计计算基金会，维也纳，奥地利)和IBM SPSS，版本24 (IBM公司，阿曼克，纽约州)进行。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

参与者gydF4y2Ba

研究共从大匹兹堡地区招募了128名参与者。这些参与者的人口统计资料总结于gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

描述性的数据gydF4y2Ba

根据Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验，基于mauq的可用性研究的数据分布都不是正态的，其中gydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 01。因此，在评估人口统计学特征对MAUQ中答案的影响时，我们使用了非参数Kruskal-Wallis检验。测试结果表明，人口统计学因素(年龄、性别、种族、教育程度、收入、婚姻状况、居住地点、职业、就业状况和使用智能设备和移动应用程序的经验)对个人陈述的答案或MAUQ的总体得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba>。在所有情况下都是05)。gydF4y2Ba

心理测量分析结果gydF4y2Ba

交互式移动健康应用程序可用性调查问卷(患者版)gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba显示了为交互式移动健康应用程序设计的21项MAUQ的因素负荷。显然，当使用0.32作为因素负荷的临界值时，有三个因素影响MAUQ，但有一个例外——所有三个因素负荷都是为了便于学习的语句(“gydF4y2Ba对我来说，学会使用这个应用程序很容易。”gydF4y2Ba)均小于0.32;然而，根据我们在可用性研究方面的经验，以及之前许多其他研究的证据，我们认为这一声明对于移动应用程序的可用性研究非常重要，并且与易用性声明和界面设计密切相关。因此，我们决定在第一次构建问卷时保留这一表述。gydF4y2Ba

这三个因素对应于MAUQ上的三个结构或子量表:易用性和满意度(8项，MAUQ_E)、系统信息安排(6项，MAUQ_S)和有用性(7项，MAUQ_U)。它们的Cronbach alpha值分别为0.895、0.829和0.900，表明具有很强的内部一致性。gydF4y2Ba

MAUQ得分与MAUQ三个子量表得分、PSSUQ及其子量表得分与SUS得分之间的相关系数示于gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba．从表中可以看出，MAUQ中的三个分量表是相关的。此外，MAUQ_S与PSSUQ1强相关，PSSUQ1与系统质量有关;MAUQ_E与PSSUQ3强相关，PSSUQ3与界面质量相关;MAUQ_U与PSSUQ的三个子量表相关，但不像其他两个MAUQ子量表那么强。原因是MAUQ_U主要是关于应用程序的有用性gydF4y2Ba卫生保健gydF4y2Ba，这并不包括在PSSUQ内。就总分而言，MAUQ与PSSUQ (gydF4y2BargydF4y2Ba=0.8448)，与SUS (gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.6425)。PSSUQ总分与SUS的相关系数为0.6703。这些相关系数值表明了MAUQ的准则效度和结构效度。gydF4y2Ba

独立移动健康应用可用性调查问卷(患者版)gydF4y2Ba

对于为独立应用程序设计的MAUQ，我们进行了类似的分析，同样发现了三个因素。我们注意到，当使用0.32作为因素负荷的分界值时，有一些交叉负荷项(总体满意度、信息组织、有用性和时间)。我们选择不删除这些项目，因为我们的经验和许多其他可用性研究表明，衡量总体满意度、信息组织、在应用程序上花费的时间和应用程序的有用性的重要性。在未来，我们将进行更大样本的研究，以进一步评估这些陈述，并确定是否应该将它们保留在独立的mHealth应用程序可用性评估中。gydF4y2Ba

EFA和相关系数的计算结果见gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba5gydF4y2Ba．再次，Cronbach alpha值在整个问卷和三个子量表中表现出很强的内在一致性。MAUQ、PSSUQ、SUS及其子量表之间的相关系数也反映了MAUQ的标准效度和结构效度。gydF4y2Ba

交互式和独立移动健康应用程序可用性调查问卷(提供商版本)gydF4y2Ba

在前几节中描述的MAUQ问卷版本中，有些语句是通用的，而有些语句是专门为患者设计的移动健康应用程序的。在评估为医疗保健提供者设计的移动健康应用程序的可用性时，需要稍微修改一些语句，例如将语句从gydF4y2Ba接收gydF4y2Ba保健服务gydF4y2Ba交付gydF4y2Ba卫生保健服务，以及与gydF4y2Ba卫生保健提供者gydF4y2Ba与人互动gydF4y2Ba病人gydF4y2Ba．由于本研究中的两个移动健康应用程序都是针对患者的，因此可能需要对医疗保健提供者版本进行进一步评估。gydF4y2Ba文本框1gydF4y2Ba显示为评估为提供商设计的移动健康应用程序而调整的MAUQ的报表。调整后的单词用斜体显示。gydF4y2Ba

使用移动健康应用可用性问卷进行移动健康应用可用性研究的网站gydF4y2Ba

为了方便其他人在他们的移动健康应用程序可用性研究中使用MAUQ，我们创建了一个网站[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba其中包括四个版本的MAUQ(互动或独立，患者或提供者)，以及一些可选的人口统计问题和通常用于可用性研究的开放式问题。任何想要使用这个可用性问卷的人都可以在网站上创建一个账户，通过简单地选择MAUQ版本和可选的人口统计问题来创建一个定制的可用性问卷，并在需要时添加更多的人口统计和开放式问题。可用性研究中收集的数据存储在安全的Web服务器上。用户可以在网站上查看可用性研究中收集到的数据的简要摘要，并将收集到的数据下载到本地计算机中进行进一步分析。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要结果gydF4y2Ba

这项研究的目的是开发和验证一个新的移动健康应用程序可用性问卷——MAUQ。这个新的问卷是高度可靠的(反映在Cronbach alpha值和与PSSUQ和SUS的相关性上)，因为我们使用了从许多以前的研究中收集和总结的信息，并结合了几位可用性研究专家的经验来创建它。以下是对我们工作的独特贡献的总结。gydF4y2Ba

首先，MAUQ的开发基于已发表的期刊文章中描述的移动健康应用程序可用性评估中使用的大量可用性问卷。其中一些问卷得到了很好的验证，因此，这些问卷中的许多陈述已经在许多研究中得到了批准，因此使用大量资源比完全从头开始创建一个新的问卷是更好的选择。gydF4y2Ba

其次，MAUQ草案是考虑到特定于移动设备和移动健康应用程序的组件而创建的。在选择问卷陈述时，还参考了一些拟议的移动健康应用程序可用性模型。这使得MAUQ成为移动健康应用程序特定的问卷。gydF4y2Ba

第三，一组可用性专家讨论了问卷草案，并建立了MAUQ草案。这些可用性专家在移动健康应用可用性研究方面拥有丰富的经验，因此，他们的知识和经验在讨论和问卷陈述选择过程中被整合到MAUQ中。gydF4y2Ba

第四，针对四种不同的场景创建了四个不同版本的MAUQ(患者的交互式应用程序、医疗保健提供者的交互式应用程序、患者的独立应用程序和医疗保健提供者的独立应用程序)。这使得其他人可以根据所需的上下文轻松地选择一个版本进行可用性研究。gydF4y2Ba

第五，这个新构建的问卷在可用性研究中进行了测试，有128名研究参与者和两个移动健康应用程序——一个是独立的(Fitbit)，另一个是交互式的(iMHere 2.0)。这个样本量比典型的可用性研究要大得多;因此，EFA是可行的。数据分析结果表明，MAUQ具有较强的结构效度和准则效度，三个分量表与整份问卷的内部一致性较高。gydF4y2Ba

第六，将MAUQ的性能与两份常用的可用性问卷pssuq和SUS进行了比较。MAUQ、PSSUQ和SUS之间的相关系数很高，因为它们都被用来衡量移动健康应用程序的整体可用性。MAUQ的两个子量表也与PSSUQ的两个子量表高度相关，测量可用性的相似方面。对于MAUQ子量表，由于移动健康应用程序特有的功能，与任何PSSUQ子量表的相关性都不是那么强，这是预期的。换句话说，MAUQ可以可靠地衡量移动健康应用的可用性。gydF4y2Ba

与之前工作的比较gydF4y2Ba

据我们所知，目前还没有专门为移动健康应用设计的高可靠性可用性问卷。来自其他团队的研究人员已经调查了移动应用程序的可用性模型，并试图修改现有的可用性调查问卷，以用于移动应用程序的可用性研究。然而，到目前为止，这些方法都没有被其他研究人员广泛采用。gydF4y2Ba

交互式移动应用MAUQ最终版本中的21个陈述与其他几个常用的可用性问卷中的陈述进行了比较。结果表明，MAUQ中有5个陈述与其他多份问卷中的陈述高度相似;MAUQ中的10个陈述与其他一些问卷中的陈述相似，但更具体于基于移动应用程序的医疗保健活动;其余6个语句对MAUQ是唯一的。gydF4y2Ba

几年前，一个移动应用程序评分量表(MARS)被创建用于评估gydF4y2Ba质量gydF4y2Ba移动健康应用程序[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，这比可用性更广泛。MARS的目标用户是某一领域的专家(研究人员、临床医生和其他专业人员)，他们希望在该领域识别高质量的移动应用程序。此后不久，出于同样的目的，为普通人群创建了一个更简单的火星用户版本(uMARS) [gydF4y2Ba37gydF4y2Ba］．MARS和uMARS都包含一些可用性组件，如参与度、功能和信息质量;然而，它们并不是专门为研究终端用户的可用性而设计的。gydF4y2Ba

最近发表的一项工作调整了现有的可用性问卷，将其应用于移动健康应用程序[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．在这项研究中，作者通过分析从一组HIV患者获得的可用性研究数据，评估了为卫生信息技术系统设计的现有可用性问卷的心理测量特性。作者指出，这种可定制的健康信息技术可用性问卷，即健康IT可用性评估量表(health ITUES)，在移动健康应用程序可用性研究中表现良好。然而，定制可用性问卷中的陈述是很棘手的，因为变化可能会影响研究参与者的反应。在最初的Health ITUES和mHealth应用程序的修改版本中，需要由问卷用户自定义几个语句[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．尽管定制可以方便地测量个人健康信息技术系统或移动健康应用程序所提供的独特功能，但它也给问卷用户带来了挑战，特别是那些没有问卷开发经验的用户，而这反过来又会使定制的可用性问卷的可靠性和有效性受到质疑。gydF4y2Ba

在MAUQ中，我们为两种类型的目标用户(患者和提供者)提供了四个版本，以及两种主要类型的移动健康应用(独立和交互式)，这允许MAUQ用户选择适合他们需求的版本。此外，为MAUQ创建的网站使可用性问卷的管理变得容易。研究人员和移动应用程序开发人员可以很容易地使用该网站对他们的应用程序原型进行少量参与者的快速可用性/可行性研究，在应用程序开发过程中进行多阶段可用性研究，或者在很长一段时间内与许多参与者进行大规模的密集可用性研究。此外，从这些可用性研究中收集的所有数据都安全地存储在网站上，供查看和下载。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

这项研究是在大匹兹堡地区进行的，但大约三分之一的研究参与者是来自不同州的本科生和研究生，使得本研究获得的结论在一定的局限性内具有普遍性。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们有更多的女性参与者。所有参与者都是从符合条件的候选人中随机选择的，但对这项研究表示兴趣的女性移动应用程序用户明显更多。换句话说，这项研究的人群并不能准确反映美国人口;然而，它确实表明有兴趣使用移动健康应用程序来照顾自己健康的移动应用程序用户的分布。gydF4y2Ba

样本量(N=128)被认为足以进行EFA，因为研究参与者数量与陈述数量之间的比率(N= 21)大于5。由于EFA是一个大样本过程，更大的样本容量提供更可靠的结果，例如，确定低因子负载的项目是否应该保留在交互式应用的MAUQ中，以及是否应该从独立应用的MAUQ中删除交叉加载的项目。出于这个原因，我们将在未来的可用性研究中使用这个问卷来收集更多的数据。我们还创建了一个网站，方便其他人在可用性研究中使用这个新问卷。我们鼓励其他在可用性研究中使用MAUQ的人与我们分享他们收集的数据，以便我们可以对该问卷进行进一步的心理测量分析，以提高其在移动健康应用程序可用性评估中的使用。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们要求研究参与者具有某些特征，例如高中或高等教育程度，年龄在18至65岁之间，并且有使用移动健康应用程序的经验。这排除了一些潜在的参与者，例如65岁以上的人或教育水平较低的人。然而，由于本研究的目的是评估新创建的可用性问卷，因此所选择的参与者代表了大多数移动健康应用程序用户，并且能够对问卷提供最可靠的评估。不同的可用性研究方法可能用于本研究不包括的人群。gydF4y2Ba

这项工作的可用性研究是在两个移动应用程序上进行的:iMHere 2.0和Fitbit。结果可能是gydF4y2Ba略gydF4y2Ba不同的移动健康应用不同。这可以在未来其他研究团队在其他移动健康应用的可用性研究中采用MAUQ后进行评估。gydF4y2Ba

本研究只测试了患者版本的MAUQ。因此，尽管我们认为患者版本和提供者版本之间的差异并不显著，但没有明确评估卫生保健提供者的MAUQ版本。在未来，我们可能会为医疗保健提供者确定适当的交互式和独立的移动健康应用程序，并再次进行可用性研究，以评估提供者的版本。我们也可以利用来自其他研究团队的可用性研究数据，为供应商对版本进行进一步评估。gydF4y2Ba