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Enregistrement W2404714905 · doi:10.2196/resprot.5497

Development of ‘Twazon’: An Arabic App for Weight Loss

2016· article· en· W2404714905 sur OpenAlexvenueno aff
Aroub Alnasser, Arjuna Sathiaseelan, Abdulrahman S. Al‐Khalifa, Debbi Marais

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityKing Saud University
Mots-clésOverweightWeight lossPsychological interventionArabicPopulationWeight managementBest practicePublic relationsObesityInternet privacyPublic healthMedicinePsychologyGerontologyMedical educationEnvironmental healthPolitical scienceComputer scienceNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Weight gain and its related illnesses have become a major public health issue across the world, with Saudi Arabia and other Gulf countries seeing dramatic increases in obesity and overweight, and yet there is very little information on how to intervene with this demographic due to cultural and linguistic barriers. As the use of smartphones and apps has also increased in the region, information communication technologies could be a cost-effective means of facilitating the delivery of behavior-modification interventions directly to the target population. Although there are existing apps that offer lifestyle-modification tools, they do not give consideration to the evidence-based practices for weight management. This offers an opportunity to create an Arabic language weight loss app that offers localized content and adheres to evidence-informed practices that are needed for effective weight loss. OBJECTIVE: This paper describes the process of developing an Arabic weight loss app designed to facilitate the modification of key nutritional and physical activity behaviors among Saudi adults, while taking into consideration cultural norms. METHODS: The development of the Twazon app involved: (1) reviewing all available Arabic weight loss apps and compared with evidence-based practices for weight loss, (2) conducting a qualitative study with overweight and obese Saudi women to ascertain their preferences, (3) selecting which behavioral change strategies and guidelines to be used in the app, (4) creating the Saudi Food Database, (5) deciding on graphic design for both iPhone operating system and Android platforms, including user interface, relational database, and programming code, and (6) testing the beta version of the app with health professionals and potential users. RESULTS: The Twazon app took 23 months to develop and included the compilation of an original Saudi Food database. Eight subjects gave feedback regarding the content validity and usability of the app and its features during a pilot study. The predominant issue among the group was the lack of information explaining how to use the app. This has since been resolved through the implementation of a tutorial. No other changes were required to be made. CONCLUSIONS: Information communication technologies, such as smartphone apps, may be an effective tool for facilitating the modification of unhealthy lifestyle habits in Saudi; however, consideration must be given to the target population, cultural norms, and changing trends in the global market. The effectiveness of the app will be better determined during a 6-month intervention with 200 overweight and obese Saudi 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,412
Tête enseignante GPT0,664
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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