Usability Testing of the BRANCH Smartphone App Designed to Reduce Harmful Drinking in Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic screening and brief intervention (eSBI) apps demonstrate potential to reduce harmful drinking. However, low user engagement rates with eSBI reduce overall effectiveness of interventions. As "Digital Natives," young adults have high expectations of app quality. Ensuring that the design, content, and functionality of an eSBI app are acceptable to young adults is an integral stage to the development process. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify usability barriers and enablers for an app, BRANCH, targeting harmful drinking in young adults. METHODS: The BRANCH app contains a drinking diary, alcohol reduction goal setting functions, normative drinking feedback, and information on risks and advice for cutting down. The app includes a social feature personalized to motivate cutting down and to promote engagement with a point-based system for usage. Three focus groups were conducted with 20 users who had tested the app for 1 week. A detailed thematic analysis was undertaken. RESULTS: The first theme, "Functionality" referred to how users wanted an easy-to-use interface, with minimum required user-input. Poor functionality was considered a major usability barrier. The second theme, "Design" described how an aesthetic with minimum text, clearly distinguishable tabs and buttons and appealing infographics was integral to the level of usability. The final theme, "Content" described how participants wanted all aspects of the app to be automatically personalized to them, as well as providing them with opportunities to personalize the app themselves, with increased options for social connectivity. CONCLUSIONS: There are high demands for apps such as BRANCH that target skilled technology users including young adults. Key areas to optimize eSBI app development that emerged from testing BRANCH with representative users include high-quality functionality, appealing aesthetics, and improved personalization.
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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».