A Smartphone App to Promote an Active Lifestyle in Lower-Educated Working Young Adults: Development, Usability, Acceptability, and Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) levels are problematic in lower-educated working young adults (18-26 years). To promote PA, smartphone apps have great potential, but there is no evidence for their effectiveness in this population. To increase the likelihood that a newly developed app will be effective, formative research and user testing are required. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the development, usability, acceptability, and feasibility of a new theory- and evidence-based smartphone app to promote an active lifestyle in lower-educated working young adults. METHODS: The new app was developed by applying 4 steps. First, determinants important to promote an active lifestyle in this population were selected. Second, evidence-based behavior change techniques were selected to convert the determinants into practical applications. Third, a new smartphone app was developed. Fourth, volunteers (n=11, both lower and higher educated) tested the app on usability, and lower-educated working young adults (n=16) tested its acceptability and feasibility via (think aloud) interviews, a questionnaire, and Google Analytics. The app was accordingly adapted for the final version. RESULTS: A new Android app, Active Coach, was developed that focused on knowledge, attitude, social support, and self-efficacy (based on outcomes from step 1), and that applied self-regulation techniques (based on outcomes from step 2). The app consists of a 9-week program with personal goals, practical tips, and scientific facts to encourage an active lifestyle. To ensure all-day and automatic self-monitoring of the activity behavior, the Active Coach app works in combination with a wearable activity tracker, the Fitbit Charge. Issues detected by the usability test (eg, text errors, wrong messages) were all fixed. The acceptability and feasibility test showed that participants found the app clear, understandable, and motivating, although some aspects needed to be more personal. CONCLUSIONS: By applying a stepwise, user-centered approach that regularly consulted the target group, the new app is adapted to their specific needs and preferences. The Active Coach app was overall positively evaluated by the lower-educated working young adults at the end of the development process.
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 | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».