Usabilidade de um aplicativo para orientar o cuidado neonatal: o Preemie Care

Autores

Palavras-chave:

Usabilidade, Aplicativo, Heurísticas

Resumo

Introdução: Aplicativos para dispositivos móveis devem ser funcionais e ter uma boa usabilidade e aceitação para que cumpram seus propósitos junto aos usuários.  O objetivo deste estudo é avaliar a usabilidade do aplicativo Preemie Care a partir de ferramentas já utilizadas como a avaliação Heurísticas e o "System Usability Scale" (SUS). O aplicativo foi elaborado para profissionais de saúde para uso em cenários com baixa densidade tecnológica. Métodos: Após a instalação do aplicativo, 15 avaliadores especialistas responderam a um questionário contendo perguntas com os instrumentos propostos. Resultados: A idade média dos avaliadores foi de 37 anos e 40% já haviam participado de pelo menos uma avaliação de usabilidade. Em todas as 10 avaliações Heurísticas a mediana das respostas atingiu a nota máxima indicando um alto nível de usabilidade. O escore da avaliação SUS foi de 88% o que indica uma usabilidade geral aceitável e excelente. Discussão: A quantidade de avaliadores mostrou-se suficiente para detectar a maioria dos problemas de usabilidade. Destaca-se que mesmo recebendo nota máxima nos itens da avaliação Heurística, houve pelo menos um problema de usabilidade em cada item avaliado. Conclusão: O estudo cumpriu seu objetivo produzindo informações importantes para implementação de correções e melhorias no aplicativo.

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Biografia do Autor

Juliano Gaspar, Universidade Federal de Minas Gerais

Pós-Doutorado da Faculdade de Medicina da UFMG com foco em tecnologias digitais para saúde. Graduado em Ciências da Computação, Mestre em Informática Médica e Doutor em Saúde.

Maira Vera-Montoya, Universidade Federal de Minas Gerais

Formada em medicina pela Universidad del Cauca (2016), Colômbia. Mestre em Saúde da Mulher pela Universidade Federal de Minas Gerais.

Eura Martins Lage, Universidade Federal de Minas Gerais

Graduação em Medicina pela UFMG, Mestrado e Doutorado  em Medicina (Obstetrícia e Ginecologia) pela UFMG  e Especialização em Estatística pela UFMG. Professora Associada do Departamento de Ginecologia e Obstetrícia da Faculdade de Medicina da UFMG. Coordenadora do Colegiado do Curso de Medicina da UFMG 2021.

Márcia Penido, Universidade Federal de Minas Gerais

Graduação em Medicina pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Residência e Especialização em Pediatria e Neonatologia- HC/UFMG. Mestrado em Pediatria pela UFMG. Doutorado em Pediatria -Ciências da Saúde da Criança e do Adolescente pela UFMG. Especialista em Neonatologia e Terapia Intensiva Pediátrica pela Sociedade Brasileira de Pediatria (SBP). Atualmente, é Professora Associada do Departamento de Pediatria da Faculdade de Medicina da UFMG. Coordenadora do Ambulatório de Criança de risco- ACRIAR/ FM-UFMG.

Raquel Lemos Ferreira, Universidade Federal de Minas Gerais

Cursando graduação em Medicina pela UFMG, com previsão para formatura em 2024. Integrante do "Núcleo de Pesquisas em Informática Aplicada à Saúde - np-Infosaude UFMG". Graduada em Ciência da Computação pela PUC-Minas, com pós-graduação em Engenharia de Software pela UFMG.

Isaias José Ramos, Universidade Federal de Minas Gerais

Mestre em Saúde da Mulher, área de concentração Perinatologia pela Faculdade de Medicina da UFMG. Graduado em Ciência da Computação pelo Departamento de Ciência da Computação da UFMG.

Ivana Dias, Hospital Central de Maputo

Médica Neonatologista, Diretora do Serviço de Neonatologia do Hospital Central de Maputo.

Zilma Reis, Universidade Federal de Minas Gerais

Graduada, Mestre e Doutora em Medicina pela UFMG com doutorado-sanduíche na Alemanha. Estágio Sênior Pós-Doutoral na Universidade do Porto, Portugal. Atualmente, é Professora Associada do Departamento de Ginecologia e Obstetrícia, dos Programas de Pós-graduação em Saúde da Mulher da UFMG e Saúde da Criança e do Adolescente. Coordena o Centro de Informática Médica da Faculdade de Medicina da UFMG desde 2012. Vice-presidente da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS) 2017-2018. Recebeu premiação na 14a. Rodada do Grand Challenges Explorations da Fundação Bill & Melinda Gates (2015). Premiação Stars in Global Health - Grand Challenges Canada 9th Round 2018-2021. Coordenadora de educação do Centro de Inteligência Artificial da UFMG.

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Publicado

2022-07-04