Development and Testing of a Mobile Phone App for Self-Monitoring of Calcium Intake in Young Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions to prevent osteoporosis by increasing dairy intake or physical activity in young women have been limited to increasing osteoporosis knowledge and awareness. However, findings have shown that this does not always lead to a change in behaviors. Self-monitoring using mobile devices in behavioral interventions has yielded significant and positive outcomes. Yet, to our knowledge, mobile self-monitoring has not been used as an intervention strategy to increase calcium intake, particularly in young women, for better bone health outcomes. OBJECTIVE: As development and testing of mobile app-based interventions requires a sequence of steps, our study focused on testing the acceptability and usability of Calci-app, a dietary app to self-monitor calcium consumption, before it is used in a behavioral change intervention in young women aged 18-25 years. METHODS: Calci-app development followed 4 steps: (1) conceptualization, (2) development and pretesting, (3) pilot testing, and (4) mixed methods evaluation. RESULTS: We present the development process of Calci-app and evaluation of the acceptability and usability of the app in young women. Overall, 78% (31/40) of study participants completed the 5-day food record with high compliance levels (defined as more than 3 days of full or partial completion). There was a significant reduction in the proportion of participants completing all meal entries over the 5 days (P=.01). Participants generally found Calci-app easy and convenient to use, but it was time-consuming and they expressed a lack of motivation to use the app. CONCLUSIONS: We present a detailed description of the development process of Calci-app and an evaluation of its usability and acceptability to self-monitor dietary calcium intake. The findings from this preliminary study demonstrated acceptable use of Calci-app to self-monitor calcium consumption. However, for regular and long-term use the self-monitoring function in Calci-app could be expanded to allow participants to view their total daily calcium intake compared with the recommended daily intake. Additionally, to facilitate sustainable lifestyle behavior modifications, a combination of various behavior change techniques should be considered, such as education, goal setting, and advice to participants based on their stage of change. The feedback on barriers and facilitators from testing Calci-app will be used to design a bone health mHealth intervention to modify risky lifestyle behaviors in young women for better bone health outcomes.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».