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Enregistrement W2474814598 · doi:10.2196/mhealth.5652

Theory-Based Design and Development of a Socially Connected, Gamified Mobile App for Men About Breastfeeding (Milk Man)

2016· article· en· W2474814598 sur OpenAlexvenueno aff
Becky K White, Annegret Martin, James White, Sharyn Burns, Bruce Maycock, Roslyn Giglia, Jane Scott

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingFocus groupUsabilityPsychologymHealthPsychological interventionFormative assessmentPersonalizationThink aloud protocolApplied psychologyApp storeDevelopmental psychologyMedical educationMedicineComputer scienceWorld Wide WebPedagogyHuman–computer interactionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite evidence of the benefits of breastfeeding, <15% of Australian babies are exclusively breastfed to the recommended 6 months. The support of the father is one of the most important factors in breastfeeding success, and targeting breastfeeding interventions to the father has been a successful strategy in previous research. Mobile technology offers unique opportunities to engage and reach populations to enhance health literacy and healthy behavior. OBJECTIVE: The objective of our study was to use previous research, formative evaluation, and behavior change theory to develop the first evidence-based breastfeeding app targeted at men. We designed the app to provide men with social support and information aiming to increase the support men can offer their breastfeeding partners. METHODS: We used social cognitive theory to design and develop the Milk Man app through stages of formative research, testing, and iteration. We held focus groups with new and expectant fathers (n=18), as well as health professionals (n=16), and used qualitative data to inform the design and development of the app. We tested a prototype with fathers (n=4) via a think-aloud study and the completion of the Mobile Application Rating Scale (MARS). RESULTS: Fathers and health professionals provided input through the focus groups that informed the app development. The think-aloud walkthroughs identified 6 areas of functionality and usability to be addressed, including the addition of a tutorial, increased size of text and icons, and greater personalization. Testers rated the app highly, and the average MARS score for the app was 4.3 out of 5. CONCLUSIONS: To our knowledge, Milk Man is the first breastfeeding app targeted specifically at men. The development of Milk Man followed a best practice approach, including the involvement of a multidisciplinary team and grounding in behavior change theory. It tested well with end users during development. Milk Man is currently being trialed as part of the Parent Infant Feeding Initiative (ACTRN12614000605695).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations106
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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