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Enregistrement W2748414042 · doi:10.2196/ijmr.6952

Promoting Engagement With a Digital Health Intervention (HeLP-Diabetes) Using Email and Text Message Prompts: Mixed-Methods Study

2017· article· en· W2748414042 sur OpenAlexvenueno aff
Ghadah Alkhaldi, Kerstin Modrow, Fiona Hamilton, Kingshuk Pal, Jamie Ross, Elizabeth Murray

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDigital healthIntervention (counseling)Text messagePsychological interventionText messagingPsychologyInternet privacyComputer scienceMedicineNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engagement with digital health interventions (DHIs) may be regarded as a prerequisite for the intervention to achieve positive health or behavior change outcomes. One method employed to promote engagement is the use of prompts such as emails and text messages. However, little is known about the characteristics of prompts that promote engagement. This study explored the association between the content and delivery mode of prompts and the users' engagement with HeLP-Diabetes (Healthy Living for People with type 2 Diabetes), a DHI that aimed to promote self-management in adults with type 2 diabetes. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify the characteristics of prompts, specifically the content and delivery mode, which were associated with increased engagement. METHODS: This was a mixed-methods study. Email and text message prompts were sent to the registered users of HeLP-Diabetes. Use of the intervention was recorded and examined to identify which email and text message prompts were associated with subsequent visits to the DHI. Characteristics of prompts that were identified as particularly effective or ineffective were explored through think-aloud interviews with the participants. RESULTS: Of a total of 39 email prompts, 49% (19/39) prompts showed a significant association with subsequent visits to the DHI. However, none of the text message prompts were associated with subsequent visits to the DHI. Furthermore, think-aloud interviews were carried out with 6 experienced participants with type 2 diabetes. The findings suggest that these participants preferred email prompts that were clear, relatively short, and empowering; used nondirective advice; included health professional references; were visually appealing; and contained news and updates. CONCLUSIONS: The findings of this study contribute to the existing evidence supporting the role of email prompts in promoting and maintaining engagement with DHIs. This study described the content of prompts that may be engaging. However, the results should be interpreted with caution, as prompts may be context-specific interventions and the results may not be generalizable across other DHIs or other types of interventions targeting self-management of type 2 diabetes.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,443 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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