A User Experience Survey for a Mind-Motor Exercise Intervention Smartphone Application - HealtheBrain
Notice bibliographique
Résumé
Square Stepping Exercise (SSE) was designed to improve mobility and balance in older adults. Preliminary evidence shows SSE may also improve cognitive functioning. SSE can be described as a visuospatial working memory task with a stepping response. There are over 200 stepping patterns that progress from beginner to advanced. SSE has been developed into a smartphone application (app) called HealtheBrain to extend the reach of SSE to rural and remote communities. PURPOSE: To determine if a mind-motor exercise app (HealtheBrain) is feasible and usable in an older adult population. METHODS: A questionnaire was developed to assess the design, usability and feasibility of HealtheBrain. Participants were recruited from previous exercise intervention studies involving older adults. The HealtheBrain app is available on the Apple Store and therefore ownership of an Apple device was required for participation. Participants were asked to use HealtheBrain for 2 to 3 weeks and then complete an online questionnaire about their experiences with the app. RESULTS: Of 83 participants contacted, 9 were eligible and have completed the study to date and 33 did not have an Apple device. About two-thirds of participants reported they were ‘satisfied’ or felt ‘neutral’ about the HealtheBrain app. The majority of participants liked the design features of the app: 89% responded the flow was sensible and 75% liked the colour and font. Participants found the app to be feasible - 75% indicated they would recommend and continue to use it. Usability of the app was varied; 50% of participants indicated that HealtheBrain was ‘very or somewhat helpful’ and 37% reported ‘don’t know’ regarding whether they felt the app could improve memory or balance. CONCLUSION: This study suggests that further development of the HealtheBrain app will be crucial to target older adults. Participants found the app to be feasible but struggled with its usability. A limitation with using technology in older adults is the lack of smartphone ownership. In future studies, it will be important to target younger individuals who are more likely to have smartphones and be at the critical age for intervening to prevent cognitive decline. Targeting remote and rural regions with limited programs may show increased engagement of HealtheBrain.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».