INTRODUCTION

Ces dernières années, le domaine de la santé mobile a connu une expansion rapide, avec un large éventail d’applications mobiles répondant à divers besoins en matière de santé et de bien-être. Ces applications recèlent un immense potentiel de mutation des soins de santé, permettant aux personnes de participer activement à leur traitement et à leur bien-être.

Cependant, des caractéristiques de conception médiocres, telles qu’une navigation et des affichages à l’écran compliqués, ne sont pas acceptées par les utilisateurs en conditions réelles¹ et, par conséquent, peuvent entraver l’engagement et l’adhésion aux traitements recommandés². De même, les fonctions qui favorisent la convivialité et la personnalisation vont de pair avec une utilisation accrue des applications de santé mobile^3,4,5.

Par conséquent, l’évaluation de la convivialité des applications de santé mobile est indispensable pour garantir leur efficacité à générer des résultats bénéfiques pour la santé. Pour aborder cet aspect crucial, des chercheurs et des experts ont mis au point des outils d’évaluation, comme le NODE.Health (Network for Digital Evidence)⁶ et le mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ)⁷. Ces outils permettent aux développeurs d’obtenir des renseignements précieux sur les forces et les faiblesses d’une application de santé mobile, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées pour l’améliorer et l’optimiser.

OBJECTIFS

• Élaborer un cadre d’enquête validé pour évaluer systématiquement une application mobile de santé centrée sur l’utilisateur
• Employer des outils scientifiquement validés pour évaluer la convivialité d’une application mobile de santé respiratoire
• Identifier et prioriser les domaines d’amélioration communiqués par les utilisateurs de l’application et les cliniciens
• Poser les bases d’une application mobile conviviale et scientifiquement validée de type « software-as-a-medical-device » (logiciel en tant que dispositif médical)

MATÉRIEL ET MÉTHODOLOGIE

Étant donné qu’il s’agissait de la première itération de l’évaluation de l’application, cette enquête s’est concentrée sur les éléments de NODE.Health et de MAUQ qui étaient liés à la conception (respect des modèles de conception habituels centrés sur l’utilisateur et convivialité) et à la valeur (efficacité et valeur ajoutée pour les utilisateurs).

Ont accepté de participer 11 professionnels de la santé (exerçant en soins infirmiers, inhalothérapie et médecine) et 12 patients (10 asthmatiques, 2 atteints de MPOC). Les professionnels de la santé ont été invités à évaluer l’application en fonction de la réaction de leurs patients. En présence d’un nombre suffisant de réponses, une approche statistique telle que l’analyse factorielle exploratoire (AFE) de SPSS peut être utilisée pour évaluer chacune des questions⁸. Toutefois, compte tenu du caractère précoce de cette enquête, nous avons fixé des limites arbitraires : si 30 % ou plus des réponses indiquaient qu’elles étaient « en désaccord total » ou « en désaccord » avec une question particulière, nous avons considéré que ces aspects nécessitaient un examen plus approfondi et nous avons cherché à améliorer ces éléments de l’application.

RÉSULTATS ET SUIVI

Sur les 15 questions posées, environ ⅔ ont reçu des réponses globalement positives (ni en accord ni en désaccord/en accord/tout à fait en accord). Les questions suivantes ont été identifiées comme devant faire l’objet d’un examen plus approfondi lors de la prochaine itération :

Afin de déterminer la meilleure façon d’éliminer les lacunes relevées, les professionnels de la santé ont été réunis au sein d’un comité consultatif où des questions de suivi basées sur les résultats de l’enquête ont pu être posées afin d’obtenir un consensus. En ce qui concerne les patients, dans la mesure du possible, des appels téléphoniques ont été organisés pour discuter de leurs rétroactions. Les commentaires écrits des deux groupes ont été utilisés pour orienter la manière d’améliorer et d’ajouter de la valeur à l’expérience utilisateur.

Mise en œuvre du retour d’expérience

Il est ressorti que la priorité devait être donnée aux modifications qui réduisent le temps que l’utilisateur doit passer sur l’application pour accomplir une tâche.

Versions futures de l’application

Cette enquête a été limitée par le fait que l’application est également conçue (à l’avenir) pour être associée à une technologie connectée (par exemple, un compteur de doses intelligent, une chambre d’inhalation valvée intelligente). Sans l’expérience tactile correspondante, certains aspects du questionnaire ont donné lieu à des commentaires selon lesquels l’application n’est « pas encore assez utile ». Au cours de discussions ultérieures, les participants ont indiqué que l’application devait dire au patient quelque chose « qu’il ne sait pas déjà », et qu’il était donc nécessaire d’ajouter des fonctionnalités qui donnent la priorité à un résultat « et donc ».

Forces et limites

La force de l’étude réside dans le fait que nous avons défini une approche systématique pour nous assurer que l’application est créée en plaçant l’utilisateur au centre de l’expérience. La plus grande limite de ce travail est qu’il en est encore à un stade précoce, avec peu de personnes interrogées et un besoin identifié d’intégrer un lien concret avec leur thérapie/traitement actuel. Les travaux futurs devront également élargir le questionnaire pour englober d’autres aspects de NODE.Health et de MAUQ qui évaluent le contrôle des données (confidentialité, contrôle et sécurité des données) ainsi que les performances fonctionnelles, c’est-à-dire l’exécution rapide et précise des tâches sans gêner l’utilisateur.

CONCLUSION

Le développement d’une application de santé mobile à l’aide de cadres d’enquêtes validées offre une approche systématique et centrée sur l’utilisateur qui peut aider à répondre aux besoins, aux désirs et aux attentes des patients. Les développeurs sont en mesure de créer une application qui facilite la prise en charge de sa maladie, améliore les résultats pour les patients et encourage les soins auto-administrés. Dans le cas présent, l’enquête a permis d’identifier un certain nombre de domaines prioritaires qui ont pu faire l’objet d’un suivi avec les patients et les professionnels de la santé dans le but d’apporter d’autres améliorations.

1 Ting, Y. L. (2012). The pitfalls of mobile devices in learning: A different view and implications for pedagogical design. Journal of Educational Computing Research, 46(2), 119-134. 2 Guertler D, Vandelanotte C, Kirwan M, Duncan MJ. Engagement and Nonusage Attrition With a Free Physical Activity Promotion Program: The Case of 10,000 Steps Australia. J Med Internet Res. 2015;17(7):e176. 3 Angelini S, Alicastro G, Dionisi S, Di Muzio M. Structure and characteristics of diabetes self-management applications: a systematic review of the literature. Comput Inform Nurs. juillet 2019;37(7):340–8. 4 Fu H, McMahon SK, Gross CR, Adam TJ, Wyman JF. Usability and clinical efficacy of diabetes mobile applications for adults with type 2 diabetes: a systematic review. Diabetes Res Clin Pract. sept. 2017 Sep;131:70–81. 5 Kosa SD, Monize J, D’Souza M, Joshi A, Philip K, Reza S, Samra S, Serrago B, Thabane L, Gafni A, Lok CE. Nutritional mobile applications for CKD patients: systematic review. Kidney Int Rep. mars 2019;4(3):399–407. 6 NODE Health. NODE Health knowledge center. http://www.nodehealth.org/knowledge-center/. Consulté en juin 2023. 7 Zhou L, The mHealth App Usability Questionnaire (MAUQ): Development and Validation Study JMIR Mhealth Uhealth 2019;7(4):e11500. 8 Djamasbi, MUX: development of a holistic mobile user experience instrument. 2017