A Self-Regulation Theory–Based Asthma Management Mobile App for Adolescents: A Usability Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-regulation theory suggests people learn to influence their own behavior through self-monitoring, goal-setting, feedback, self-reward, and self-instruction, all of which smartphones are now capable of facilitating. Several mobile apps exist to manage asthma; however, little evidence exists about whether these apps employ user-centered design processes that adhere to government usability guidelines for mobile apps. OBJECTIVE: Building upon a previous study that documented adolescent preferences for an asthma self-management app, we employed a user-centered approach to assess the usability of a high-fidelity wireframe for an asthma self-management app intended for use by adolescents with persistent asthma. METHODS: Individual interviews were conducted with adolescents (ages 11-18 years) with persistent asthma who owned a smartphone (N=8). Adolescents were asked to evaluate a PDF app wireframe consisting of 76 screen shots displaying app features, including log in and home screen, profile setup, settings and info, self-management features, and graphical displays for charting asthma control and medication. Preferences, comments, and suggestions for each set of screen shots were assessed using the audio-recorded interviews. Two coders reached consensus on adolescent evaluations of the following aspects of app features: (1) usability, (2) behavioral intentions to use, (3) confusing aspects, and (4) suggestions for improvement. RESULTS: The app wireframe was generally well received, and several suggestions for improvement were recorded. Suggestions included increased customization of charts and notifications, reminders, and alerts. Participants preferred longitudinal data about asthma control and medication use to be displayed using line graphs. All participants reported that they would find an asthma management app like the one depicted in the wireframe useful for managing their asthma. CONCLUSIONS: Early stage usability tests guided by government usability guidelines (usability.gov) revealed areas for improvement for an asthma self-management app for adolescents. Addressing these areas will be critical to developing an engaging and effective asthma self-management app that is capable of improving adolescent asthma outcomes.
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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».