A Visualization Tool to Analyse Usage of Web-Based Interventions: The Example of Positive Online Weight Reduction (POWeR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attrition is a significant problem in Web-based interventions. Consequently, this research aims to identify the relation between Web usage and benefit from such interventions. A visualization tool has been developed that enables researchers to more easily examine large datasets on intervention usage that can be difficult to make sense of using traditional descriptive or statistical techniques alone. OBJECTIVE: This paper demonstrates how the visualization tool was used to explore patterns in participants' use of a Web-based weight management intervention, termed "positive online weight reduction (POWeR)." We also demonstrate how the visualization tool can be used to perform subsequent statistical analyses of the association between usage patterns, participant characteristics, and intervention outcome. METHODS: The visualization tool was used to analyze data from 132 participants who had accessed at least one session of the POWeR intervention. RESULTS: There was a drop in usage of optional sessions after participants had accessed the initial, core POWeR sessions, but many users nevertheless continued to complete goal and weight reviews. The POWeR tools relating to the food diary and steps diary were reused most often. Differences in participant characteristics and usage of other intervention components were identified between participants who did and did not choose to access optional POWeR sessions (in addition to the initial core sessions) or reuse the food and steps diaries. Reuse of the steps diary and the getting support tools was associated with greater weight loss. CONCLUSIONS: The visualization tool provided a quick and efficient method for exploring patterns of Web usage, which enabled further analyses of whether different usage patterns were associated with participant characteristics or differences in intervention outcome. Further usage of visualization techniques is recommended to (1) make sense of large datasets more quickly and efficiently; (2) determine the likely active ingredients in Web-based interventions, and thereby enhance the benefit they may provide; and (3) guide in designing (or redesigning) of future interventions to promote greater use and engagement by enabling users to easily access valued intervention content/tools. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 31685626; http://www.isrctn.com/ISRCTN31685626 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6YXYIw9vc).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».