A Smartphone App to Reduce Sugar-Sweetened Beverage Consumption Among Young Adults in Australian Remote Indigenous Communities: Design, Formative Evaluation and User-Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The disproportionate burden of noncommunicable disease among Indigenous Australians living in remote Indigenous communities (RICs) is a complex and persistent problem. Smartphones are increasingly being used by young Indigenous adults and therefore represent a promising method to engage them in programs seeking to improve nutritional intake. OBJECTIVE: This study aimed to consult RIC members to inform the content of a smartphone app that can be used to monitor and reduce sugar-sweetened beverage intake in RICs. METHODS: The study was conducted in two phases. The formative phase involved a simulated grocery selection activity with think aloud ("think aloud shop"), a semistructured interview, a questionnaire outlining current smartphone and app use, and a paper prototyping activity. A preliminary end-user testing phase involved a think aloud prototype test and a semistructured interview regarding user satisfaction. Convenience sampling was used to recruit 20 18- to 35-year-old smartphone users for each phase from two RICs in the Northern Territory, Australia. Thematic analysis of transcribed audio recordings was used to identify determinants of food choice from the think aloud shop; themes related to the Theory of Planned Behavior (TPB) from the eating behaviors interview; and usability, comprehension, and satisfaction with the app from the preliminary end-user testing. RESULTS: Smartphone use in RICs is currently different to that found in urban environments; in particular, extremely low use of Facebook, restricted variety of phone types, and limited Internet access. Findings regarding promoting app engagement indicate that utilizing an opt-in approach to social features such as leader boards and team challenges is essential. The inclusion of games was also shown to be important for satisfaction, as were the use of audio features, contextually embedded dissemination, and streamlined app design for comprehension in this target group. CONCLUSIONS: This research provides critical insights and concrete recommendations for the development of lifestyle improvement apps targeted toward disadvantaged young adults in nonurban settings, specifically RICs. It serves as a framework for future app development projects using a consultative user-centered design approach, supporting calls for the increased use of this strategy in app development.
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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».