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Enregistrement W2743336945 · doi:10.2196/mhealth.7836

Usability Testing of the BRANCH Smartphone App Designed to Reduce Harmful Drinking in Young Adults

2017· article· en· W2743336945 sur OpenAlexvenueno aff
Joanna Milward, Paolo Deluca, Colin Drummond, Rod Watson, Jacklyn Dunne, Andreas Kimergård

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollaboration for Leadership in Applied Health Research and Care - Greater ManchesterNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonKing's College Hospital NHS Foundation TrustSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésUsabilitymHealthPsychological interventionThematic analysisFocus groupApp storeComputer scienceIntervention (counseling)Internet privacyApplied psychologyWorld Wide WebPsychologyHuman–computer interactionQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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