Design of a Mobile App for Nutrition Education (TreC-LifeStyle) and Formative Evaluation With Families of Overweight Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutrition and diet apps represent today a popular area of mobile health (mHealth), offering the possibility of delivering behavior change (BC) interventions for healthy eating and weight management in a scalable and cost-effective way. However, if commercial apps for pediatric weight management fail to retain users because of a lack of theoretical background and evidence-based content, mHealth apps that are more evidence-based are found less engaging and popular among consumers. Approaching the apps development process from a multidisciplinary and user-centered design (UCD) perspective is likely to help overcome these limitations, raising the chances for an easier adoption and integration of nutrition education apps within primary care interventions. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the design and development of the TreC-LifeStyle nutrition education app and the results of a formative evaluation with families. METHODS: The design of the nutrition education intervention was based on a multidisciplinary UCD approach, involving a team of BC experts, working with 2 nutritionists and 3 pediatricians from a primary care center. The app content was derived from evidence-based knowledge founded on the Food Pyramid and Mediterranean Diet guidelines used by pediatricians in primary care. A formative evaluation of the TreC-LifeStyle app involved 6 families of overweight children (aged 7-12 years) self-reporting daily food intake of children for 6 weeks and providing feedback on the user experience with the mHealth intervention. Analysis of the app's usage patterns during the intervention and of participants' feedback informed the refinement of the app design and a tuning of the nutrition education strategies to improve user engagement and compliance with the intervention. RESULTS: Design sessions with the contribution of pediatricians and nutritionists helped define the nutrition education app and intervention, providing an effective human and virtual coaching approach to raise parents' awareness about children's eating behavior and lifestyle. The 6 families participating in the pilot study found the app usable and showed high compliance with the intervention over the 6 weeks, but analysis of their interaction and feedback showed the need for improving some of the app features related to the BC techniques "monitoring of the behavior" and "information provision." CONCLUSIONS: The UCD and formative evaluation of TreC-LifeStyle show that nutrition education apps are feasible and acceptable solutions to support health promotion interventions in primary care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».