Development of an Ecological Momentary Assessment Mobile App for a Low-Literacy, Mexican American Population to Collect Disordered Eating Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ecological momentary assessment (EMA) is a popular method for understanding population health in which participants report their experiences while in naturally occurring contexts in order to increase the reliability and ecological validity of the collected data (as compared to retrospective recall). EMA studies, however, have relied primarily on text-based questionnaires, effectively eliminating low-literacy populations from the samples. OBJECTIVE: To provide a case study of design of an EMA mobile app for a low-literacy population. In particular, we present the design process and final design of an EMA mobile app for low literate, Mexican American women to record unhealthy eating and weight control behaviors (UEWCBs). METHODS: An iterative, user-centered design process was employed to develop the mobile app. An existing EMA protocol to measure UEWCBs in college-enrolled Mexican American women was used as the starting point for the application. The app utilizes an icon interface, with optional audio prompts, that is culturally sensitive and usable by a low-literacy population. A total of 41 women participated over the course of 4 phases of the design process, which included 2 interview and task-based phases (n=8, n=11), focus groups (n=15), and a 5-day, in situ deployment (n=7). RESULTS: Participants' mental models of UEWCBs differed substantially from prevailing definitions found in the literature, prompting a major reorganization of the app interface. Differences in health literacy and numeracy were better identified with the Newest Vital Sign tool, as compared with the Short Assessment of Health Literacy tool. Participants had difficulty imagining scenarios in the interviews to practice recording a specific UEWCB; instead, usability was best tested in situ. Participants were able to use the EMA mobile app over the course of 5 days to record UEWCBs. CONCLUSIONS: Results suggest that the iterative, user-centered design process was essential for designing the app to be made usable by the target population. Simply taking the protocol designed for a higher-literacy population and replacing words with icons and/or audio would have been unsuccessful with this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».