Relationship Between Evidence Requirements, User Expectations, and Actual Experiences: Usability Evaluation of the Twazon Arabic Weight Loss App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Saudi Arabia has faced a steady growth in the prevalence of obesity. The concurrent and ubiquitous use of mobile technology, such as smartphones and apps, provides an opportunity for the implementation of mHealth technology, a method for delivering behavioral interventions. Despite their effectiveness in promoting lifestyle and diet modification, culturally adapted weight loss apps and related interventions are lacking in Gulf Cooperation Council countries. OBJECTIVE: The objective of our study was to identify the relationship between adherence to evidence-informed practices, potential user expectations, and actual user experiences in order to enhance the understanding of the overall usability of the Twazon Arabic weight loss app. METHODS: In 2 previous studies, 39 Saudi women were recruited for focus group discussions and 240 Saudi women were recruited for an app-based weight loss intervention. Usability of the Twazon Arabic weight loss app was evaluated by analyzing the opinions and experiences of 26 participants who engaged with the Twazon app for 4 months; the System Usability Scale (SUS) and word clouds were used. The results were triangulated with potential user expectations obtained in the focus group discussion and with the findings from an Arabic app screening for evidence-informed practices. RESULTS: The average reported SUS score was 69.3. The most favored features were the calorie counter, step counter, and physical activity calorie counter. The features in need of improvement were the social network, notifications, and the Twazon Saudi Food Database. Twazon users preferred and found useful 7 of the 13 evidence-informed weight loss practices that were integrated into the features of the app. CONCLUSIONS: Triangulation identified the most notable relationship to be the disparity between user experience and 2 of the evidence-informed practices, namely a minimum weight loss goal of 0.5 to 1 kg/week and social support; no relationship was found between user expectations and evidence-informed weight loss practices. The overall usability of the Twazon Arabic weight loss app ranged between high marginal and acceptable, indicating that some improvements to the app should be considered for implementation in future app-based weight loss interventions of this kind.
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 | 0,031 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».