Mobile Phone App Aimed at Improving Iron Intake and Bioavailability in Premenopausal Women: A Qualitative Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low iron intake can lead to iron deficiency, which can result in impaired health and iron-deficiency anemia. A mobile phone app, combining successful dietary strategies to increase bioavailable iron with strategies for behavior change, such as goal setting, monitoring, feedback, and resources for knowledge acquisition, was developed with the aim to increase bioavailable iron intake in premenopausal women. OBJECTIVE: To evaluate the content, usability, and acceptability of a mobile phone app designed to improve intake of bioavailable dietary iron. METHODS: Women aged 18-50 years with an Android mobile phone were invited to participate. Over a 2-week period women were asked to interact with the app. Following this period, semistructured focus groups with participants were conducted. Focus groups were audio recorded and analyzed via an inductive open-coding method using the qualitative analysis software NVivo 10. Themes were identified and frequency of code occurrence was calculated. RESULTS: Four focus groups (n=26) were conducted (age range 19-36 years, mean 24.7, SD 5.2). Two themes about the app's functionality were identified (frequency of occurrence in brackets): interface and design (134) and usability (86). Four themes about the app's components were identified: goal tracker (121), facts (78), photo diary (40), and games (46). A number of suggestions to improve the interface and design of the app were provided and will inform the ongoing development of the app. CONCLUSIONS: This research indicates that participants are interested in iron and their health and are willing to use an app utilizing behavior change strategies to increase intake of bioavailable iron. The inclusion of information about the link between diet and health, monitoring and tracking of the achievement of dietary goals, and weekly reviews of goals were also seen as valuable components of the app and should be considered in mobile health apps aimed at adult women.
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 | 0,020 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».