부인암을 위한 통합 모바일 헬스 학습 프로그램 개발 및 테스트

연구 프로젝트에서는 증상 고통 척도-중국어 수정 양식(SDS-CMF)을 통해 증상 고통의 변화를 평가했습니다.

난소암 환자의 증상 평가를 위해 Lai(1998)가 개정한 Symptom Distress Scale- Chinese Modified Form(SDS-CMF). 이 척도는 폐암 환자를 위해 McCorkle과 Young(1978)이 개발한 SDS(Symptom Distress Scale)에서 채택되었습니다. 채점 방법은 5점 Likert 척도를 사용하여 암 환자가 스스로 보고한 증상 고통의 정도를 평가합니다. 1점은 전혀 괴로움이 없음을 나타내고, 2점은 약간의 괴로움을 나타내고, 3점은 중간 정도의 괴로움을 나타내고, 4점은 심한 괴로움을 나타내고, 5점은 매우 심한 괴로움을 나타냅니다. 총점의 범위는 25점에서 125점까지이며, 점수가 높을수록 증상의 괴로움이 심함을 의미한다. 우리나라 자궁경부암 환자의 Cronbach's α값은 0.87, 내용타당도는 0.92로 나타났다(Chen et al., 2007).

연구 프로젝트에서는 증상 고통 척도-중국어 수정 양식(SDS-CMF)을 통해 증상 고통의 변화를 평가했습니다.

난소암 환자의 증상 평가를 위해 Lai(1998)가 개정한 Symptom Distress Scale- Chinese Modified Form(SDS-CMF). 이 척도는 폐암 환자를 위해 McCorkle과 Young(1978)이 개발한 SDS(Symptom Distress Scale)에서 채택되었습니다. 채점 방법은 5점 Likert 척도를 사용하여 암 환자가 스스로 보고한 증상 고통의 정도를 평가합니다. 1점은 전혀 괴로움이 없음을 나타내고, 2점은 약간의 괴로움을 나타내고, 3점은 중간 정도의 괴로움을 나타내고, 4점은 심한 괴로움을 나타내고, 5점은 매우 심한 괴로움을 나타냅니다. 총점의 범위는 25점에서 125점으로 점수가 높을수록 증상고통이 심한 것을 의미한다. 우리나라 자궁경부암 환자에 대한 Cronbach's alpha 값은 0.87, 내용타당도는 0.92로 나타났다(Chen et al., 2007).

연구 프로젝트는 증상 고통 척도-중국어 수정 양식(SDS-CMF)을 통해 증상 고통의 변화를 평가했습니다.

난소암 환자의 증상 평가를 위해 Lai(1998)가 개정한 Symptom Distress Scale- Chinese Modified Form(SDS-CMF). 이 척도는 폐암 환자를 위해 McCorkle과 Young(1978)이 개발한 SDS(Symptom Distress Scale)에서 채택되었습니다. 채점 방법은 5점 Likert 척도를 사용하여 암 환자가 스스로 보고한 증상 고통의 정도를 평가합니다. 1점은 전혀 괴로움이 없음을 나타내고, 2점은 약간의 괴로움을 나타내고, 3점은 중간 정도의 괴로움을 나타내고, 4점은 심한 괴로움을 나타내고, 5점은 매우 심한 괴로움을 나타냅니다. 총점의 범위는 25점에서 125점까지이며, 점수가 높을수록 증상의 괴로움이 심함을 의미한다. 우리나라 자궁경부암 환자의 Cronbach's α값은 0.87, 내용타당도는 0.92로 나타났다(Chen et al., 2007).

연구 프로젝트는 암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감 척도(CASE)를 통해 암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감의 변화를 평가했습니다.

원래 Wolf 등이 설계한 "암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감 척도(CASE)"입니다. (2005), Yang(2005)이 번역함. 척도는 돌봄을 이해하고 참여하는 능력, 긍정적인 태도를 유지하는 능력, 정보를 찾고 획득하는 능력 등 3가지 주요 차원으로 총 12개 항목으로 구성된다. 점수는 매우 동의하지 않음(1점)부터 매우 동의함(5점)까지 Likert 척도를 사용합니다. 내부 일관성으로 측정한 척도의 신뢰도는 다양한 차원에서 0.80~0.95 범위의 Cronbach's α 값을 보여줍니다.

연구 프로젝트에서는 암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감 척도(CASE)를 통해 암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감의 변화를 평가했습니다.

원래 Wolf 등이 설계한 "암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감 척도(CASE)"입니다. (2005), Yang(2005)이 번역함. 척도는 돌봄을 이해하고 참여하는 능력, 긍정적인 태도를 유지하는 능력, 정보를 찾고 획득하는 능력 등 3가지 주요 차원으로 총 12개 항목으로 구성된다. 점수는 매우 동의하지 않음(1점)부터 매우 동의함(5점)까지 Likert 척도를 사용합니다. 내부 일관성으로 측정한 척도의 신뢰도는 다양한 차원에서 0.80~0.95 범위의 Cronbach's α 값을 보여줍니다.

연구 프로젝트는 암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감 척도(CASE)를 통해 암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감의 변화를 평가했습니다.

원래 Wolf 등이 설계한 "암에 대한 의사소통 및 태도 자기효능감 척도(CASE)"입니다. (2005), Yang(2005)이 번역함. 척도는 돌봄을 이해하고 참여하는 능력, 긍정적인 태도를 유지하는 능력, 정보를 찾고 획득하는 능력 등 3가지 주요 차원으로 총 12개 항목으로 구성된다. 점수는 매우 동의하지 않음(1점)부터 매우 동의함(5점)까지 Likert 척도를 사용합니다. 내부 일관성으로 측정한 척도의 신뢰도는 다양한 차원에서 0.80~0.95 범위의 Cronbach's α 값을 보여줍니다.

연구 프로젝트에서는 정보 요구 설문지-부인과 암을 통해 부인과 암 환자의 건강 정보 요구 변화를 평가했습니다.

이 연구는 "Toronto Informational Needs Questionnaire-Breast Cancer(TINQ-BC)"의 Lei, Har, & Abdullah(2011)가 채택한 정보 요구 설문지 - 부인과 암의 중국어 버전을 활용하고 저자의 허가를 받아 사용되었습니다( Huang & Hsieh, 2015). 부인과암 환자를 위한 중국어 버전은 52개 항목에서 50개 항목으로 수정되었으며, 점수 체계는 1점('전혀 필요하지 않음')부터 5점('매우 필요함')까지입니다. 점수가 높을수록 해당 항목의 정보가 더 많이 필요함을 나타냅니다. 하위 척도에 대한 Cronbach 알파 계수의 범위는 0.835에서 0.958입니다(Chen & Hsieh, 2017). 전문가 유효성에 대한 콘텐츠 유효성 지수(CVI) 값의 범위는 0.75~0.94입니다(Hsieh et al., 2018; Huang & Hsieh, 2015).

연구 프로젝트에서는 정보 요구 설문지-부인과 암을 통해 부인과 암 환자의 건강 정보 요구 변화를 평가했습니다.

이 연구는 "Toronto Informational Needs Questionnaire-Breast Cancer(TINQ-BC)"의 Lei, Har, & Abdullah(2011)가 채택한 정보 요구 설문지 - 부인과 암의 중국어 버전을 활용하고 저자의 허가를 받아 사용되었습니다( Huang & Hsieh, 2015). 부인과암 환자를 위한 중국어 버전은 52개 항목에서 50개 항목으로 수정되었으며, 점수 체계는 1점('전혀 필요하지 않음')부터 5점('매우 필요함')까지입니다. 점수가 높을수록 해당 항목의 정보에 대한 필요성이 더 크다는 것을 나타냅니다. 하위 척도에 대한 Cronbach 알파 계수의 범위는 0.835에서 0.958입니다(Chen & Hsieh, 2017). 전문가 유효성에 대한 콘텐츠 유효성 지수(CVI) 값의 범위는 0.75~0.94입니다(Hsieh et al., 2018; Huang & Hsieh, 2015).

연구 프로젝트에서는 정보 요구 설문지-부인과 암을 통해 부인과 암 환자의 건강 정보 요구 변화를 평가했습니다.

이 연구는 "Toronto Informational Needs Questionnaire-Breast Cancer(TINQ-BC)"의 Lei, Har, & Abdullah(2011)가 채택한 정보 요구 설문지 - 부인과 암의 중국어 버전을 활용하고 저자의 허가를 받아 사용되었습니다( Huang & Hsieh, 2015). 부인과암 환자를 위한 중국어 버전은 52개 항목에서 50개 항목으로 수정되었으며, 점수 체계는 1점('전혀 필요하지 않음')부터 5점('매우 필요함')까지입니다. 점수가 높을수록 해당 항목의 정보가 더 많이 필요함을 나타냅니다. 하위 척도에 대한 Cronbach 알파 계수의 범위는 0.835에서 0.958입니다(Chen & Hsieh, 2017). 전문가 유효성에 대한 콘텐츠 유효성 지수(CVI) 값의 범위는 0.75~0.94입니다(Hsieh et al., 2018; Huang & Hsieh, 2015).

연구 프로젝트에서는 챗봇 사용성 설문지(CUQ)를 통해 챗봇 사용성의 변화를 평가했습니다.

CUQ(Chatbot Usability Questionnaire)는 Holmes et al.에 의해 개발되었습니다. (2019) 챗봇에 대한 사용자 경험 원칙을 기반으로 합니다. 이는 Brooke(1996)의 SUS(System Usability Scale)와 설계가 유사하지만 챗봇 유용성을 평가하기 위해 특별히 개발되었습니다. 설문지는 챗봇 사용성에 대한 긍정적인 측면이 8개, 부정적인 측면이 8개로 총 16개 항목으로 구성되어 있다. 사용자가 챗봇의 유용성을 평가하기 위해 5점 Likert 척도를 사용하며, 여기서 1은 강한 반대, 2는 반대, 3은 중립, 4는 동의, 5는 강한 동의를 나타냅니다. 점수는 100점 척도로 표준화됩니다. Chatbot Usability Questionnaire(CUQ)는 좋은 내부 일관성(r > 0.7)을 보여줍니다(Holmes et al., 2023).

연구 프로젝트에서는 챗봇 사용성 설문지(CUQ)를 통해 챗봇 사용성의 변화를 평가했습니다.

CUQ(Chatbot Usability Questionnaire)는 Holmes et al.에 의해 개발되었습니다. (2019) 챗봇에 대한 사용자 경험 원칙을 기반으로 합니다. 이는 Brooke(1996)의 SUS(System Usability Scale)와 설계가 유사하지만 챗봇 유용성을 평가하기 위해 특별히 개발되었습니다. 설문지는 챗봇 사용성에 대한 긍정적인 측면이 8개, 부정적인 측면이 8개로 총 16개 항목으로 구성되어 있다. 사용자가 챗봇의 유용성을 평가하기 위해 5점 Likert 척도를 사용하며, 여기서 1은 강한 반대, 2는 반대, 3은 중립, 4는 동의, 5는 강한 동의를 나타냅니다. 점수는 100점 단위로 표준화됩니다. CUQ(Chatbot Usability Questionnaire)는 우수한 내부 일관성(r > 0.7)을 보여줍니다(Holmes et al., 2023).

연구 프로젝트는 챗봇 사용성 설문지(CUQ)를 통해 기준선부터 개입 후 3개월까지 챗봇 사용성의 변화를 평가했습니다.

CUQ(Chatbot Usability Questionnaire)는 Holmes et al.에 의해 개발되었습니다. (2019) 챗봇에 대한 사용자 경험 원칙을 기반으로 합니다. 이는 Brooke(1996)의 SUS(System Usability Scale)와 설계가 유사하지만 챗봇 유용성을 평가하기 위해 특별히 개발되었습니다. 설문지는 챗봇 사용성에 대한 긍정적인 측면이 8개, 부정적인 측면이 8개로 총 16개 항목으로 구성되어 있다. 사용자가 챗봇의 유용성을 평가하기 위해 5점 Likert 척도를 사용하며, 여기서 1은 강한 반대, 2는 반대, 3은 중립, 4는 동의, 5는 강한 동의를 나타냅니다. 점수는 100점 척도로 표준화됩니다. Chatbot Usability Questionnaire(CUQ)는 좋은 내부 일관성(r > 0.7)을 보여줍니다(Holmes et al., 2023).

연구 프로젝트에서는 SUS(System Usability Scale)를 통해 시스템 사용성의 변화를 평가했습니다.

SUS(System Usability Scale)는 원래 Brooke가 1986년에 제안한 것입니다(Brooke, 1996). SUS는 5점 Likert 척도를 사용하여 점수가 매겨진 10개 항목으로 구성되며, 매우 동의함부터 매우 반대함까지의 옵션이 있습니다. 매우 동의함은 5점, 매우 반대함은 1점으로 계산됩니다. 긍정적인 단어 항목의 경우 항목 점수에서 1을 빼서 점수를 계산하고, 부정적인 단어 항목의 경우 5에서 항목 점수를 빼서 점수를 얻습니다. 그런 다음 총 SUS 점수는 항목 점수를 합산하고 다음을 곱하여 계산됩니다. 2.5를 획득하면 A(90-100), B(80-89), C(70-79), D(60-69), F(0-59) 등 6개 등급으로 분류될 수 있는 최종 점수가 산출됩니다. Bangor, Kortum 및 Miller(2009).

연구 프로젝트에서는 SUS(System Usability Scale)를 통해 시스템 사용성의 변화를 평가했습니다.

SUS(System Usability Scale)는 원래 Brooke가 1986년에 제안한 것입니다(Brooke, 1996). SUS는 5점 Likert 척도를 사용하여 점수가 매겨진 10개 항목으로 구성되며, 매우 동의함부터 매우 반대함까지의 옵션이 있습니다. 매우 동의함은 5점, 매우 반대함은 1점으로 계산됩니다. 긍정적인 단어 항목의 경우 항목 점수에서 1을 빼서 점수를 계산하고, 부정적인 단어 항목의 경우 5에서 항목 점수를 빼서 점수를 얻습니다. 그런 다음 총 SUS 점수는 항목 점수를 합산하고 다음을 곱하여 계산됩니다. 2.5를 획득하면 A(90-100), B(80-89), C(70-79), D(60-69), F(0-59) 등 6개 등급으로 분류될 수 있는 최종 점수가 산출됩니다. Bangor, Kortum 및 Miller(2009).

연구 프로젝트에서는 SUS(System Usability Scale)를 통해 시스템 사용성의 변화를 평가했습니다.

SUS(System Usability Scale)는 원래 Brooke가 1986년에 제안한 것입니다(Brooke, 1996). SUS는 5점 Likert 척도를 사용하여 점수가 매겨진 10개 항목으로 구성되며, 매우 동의함부터 매우 반대함까지의 옵션이 있습니다. 매우 동의함은 5점, 매우 반대함은 1점으로 계산됩니다. 긍정적인 단어 항목의 경우 항목 점수에서 1을 빼서 점수를 계산하고, 부정적인 단어 항목의 경우 5에서 항목 점수를 빼서 점수를 얻습니다. 그런 다음 총 SUS 점수는 항목 점수를 합산하고 다음을 곱하여 계산됩니다. 2.5를 획득하면 A(90-100), B(80-89), C(70-79), D(60-69), F(0-59) 등 6개 등급으로 분류될 수 있는 최종 점수가 산출됩니다. Bangor, Kortum 및 Miller(2009).

연구 프로젝트에서는 mHealth 앱 사용성 설문지(MAUQ)를 통해 mHealth 앱 사용성의 변화를 평가했습니다.

이 연구에서는 21개 항목으로 구성된 mHealth App Usability Questionnaire(MAUQ)(Zhou et al., 2009)를 사용하기로 결정했습니다. 매우 동의함은 7점, 매우 반대함은 1점으로 계산됩니다. MAUQ는 개발 과정에서 우수한 신뢰성과 타당성을 입증했습니다. 내부 일관성 측면에서 세 가지 하위 척도인 사용 용이성과 만족도(MAUQ_E), 시스템 정보 배열(MAUQ_S), 유용성(MAUQ_U)은 Cronbach의 α 값이 각각 0.895, 0.829, 0.900입니다.

연구 프로젝트에서는 mHealth 앱 사용성 설문지(MAUQ)를 통해 mHealth 앱 사용성의 변화를 평가했습니다.

이 연구에서는 21개 항목으로 구성된 mHealth App Usability Questionnaire(MAUQ)(Zhou et al., 2009)를 사용하기로 결정했습니다. 매우 동의함은 7점, 매우 반대함은 1점으로 계산됩니다. MAUQ는 개발 과정에서 우수한 신뢰성과 타당성을 입증했습니다. 내부 일관성 측면에서 세 가지 하위 척도인 사용 용이성과 만족도(MAUQ_E), 시스템 정보 배열(MAUQ_S), 유용성(MAUQ_U)은 Cronbach의 α 값이 각각 0.895, 0.829, 0.900입니다.

연구 프로젝트에서는 mHealth 앱 사용성 설문지(MAUQ)를 통해 기준선부터 중재 후 3개월까지 mHealth 앱 사용성의 변화를 평가했습니다.

이 연구에서는 21개 항목으로 구성된 mHealth App Usability Questionnaire(MAUQ)(Zhou et al., 2009)를 사용하기로 결정했습니다. 매우 동의함은 7점, 매우 반대함은 1점으로 계산됩니다. MAUQ는 개발 과정에서 우수한 신뢰성과 타당성을 입증했습니다. 내부 일관성 측면에서 세 가지 하위 척도인 사용 용이성과 만족도(MAUQ_E), 시스템 정보 배열(MAUQ_S), 유용성(MAUQ_U)은 Cronbach의 α 값이 각각 0.895, 0.829, 0.900입니다.

연구 프로젝트에서는 Chatbot Usability Scale(BUS)을 통해 챗봇 사용성 변화를 평가했습니다.

본 연구에서는 Borsci et al.이 개발한 Chatbot Usability Scale(BUS-11)을 활용합니다. (2023) 챗봇 사용성을 평가합니다. 척도는 5점 Likert 척도를 사용하며 점수 범위는 1(매우 동의하지 않음)부터 5(매우 동의함)까지입니다. 총점 범위는 11점부터 55점까지이며, 점수가 높을수록 챗봇의 사용성에 대한 사용자 만족도가 높다는 것을 의미합니다(Borsci et al., 2023). Cronbach의 알파 값은 0.90으로 척도 항목 간의 내부 일관성이 높은 수준임을 나타냅니다( Borsci et al., 2023).

연구 프로젝트에서는 Chatbot Usability Scale(BUS)을 통해 챗봇 사용성 변화를 평가했습니다.

본 연구에서는 Borsci et al.이 개발한 Chatbot Usability Scale(BUS-11)을 활용합니다. (2023) 챗봇 사용성을 평가합니다. 척도는 5점 Likert 척도를 사용하며 점수 범위는 1(매우 동의하지 않음)부터 5(매우 동의함)까지입니다. 총점 범위는 11점부터 55점까지이며, 점수가 높을수록 챗봇의 사용성에 대한 사용자 만족도가 높다는 것을 의미합니다(Borsci et al., 2023). Cronbach의 알파 값은 0.90으로 척도 항목 간의 내부 일관성이 높은 수준임을 나타냅니다( Borsci et al., 2023).

연구 프로젝트는 Chatbot Usability Scale(BUS)을 기준으로 개입 후 3개월까지 Chatbot 사용성의 변화를 평가했습니다.

본 연구에서는 Borsci et al.이 개발한 Chatbot Usability Scale(BUS-11)을 활용합니다. (2023) 챗봇 사용성을 평가합니다. 척도는 5점 Likert 척도를 사용하며 점수 범위는 1(매우 동의하지 않음)부터 5(매우 동의함)까지입니다. 총점 범위는 11점부터 55점까지이며, 점수가 높을수록 챗봇의 사용성에 대한 사용자 만족도가 높다는 것을 의미합니다(Borsci et al., 2023). Cronbach의 알파 값은 0.90으로 척도 항목 간의 내부 일관성이 높은 수준임을 나타냅니다( Borsci et al., 2023).