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Enregistrement W2801358575 · doi:10.2196/cancer.8951

Acceptability of a Mobile Phone App for Measuring Time Use in Breast Cancer Survivors (Life in a Day): Mixed-Methods Study

2018· article· en· W2801358575 sur OpenAlexaffvenue
Matthew Cole Ainsworth, Dori Pekmezi, Heather R. Bowles, Diane K. Ehlers, Edward McAuley, Kerry S. Courneya, Laura Q. Rogers

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMobile phoneMedicinePsychological interventionBreast cancerPhonePsychologyMultimediaGerontologyCancerComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advancements in mobile technology allow innovative data collection techniques such as measuring time use (ie, how individuals structure their time) for the purpose of improving health behavior change interventions. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the acceptability of a 5-day trial of the Life in a Day mobile phone app measuring time use in breast cancer survivors to advance technology-based measurement of time use. METHODS: Acceptability data were collected from participants (N=40; 100% response rate) using a self-administered survey after 5 days of Life in a Day use. RESULTS: Overall, participants had a mean age of 55 years (SD 8) and completed 16 years of school (SD 2). Participants generally agreed that learning to use Life in a Day was easy (83%, 33/40) and would prefer to log activities using Life in a Day over paper-and-pencil diary (73%, 29/40). A slight majority felt that completing Life in a Day for 5 consecutive days was not too much (60%, 24/40) or overly time-consuming (68%, 27/40). Life in a Day was rated as easy to read (88%, 35/40) and navigate (70%, 32/40). Participants also agreed that it was easy to log activities using the activity timer at the start and end of an activity (90%, 35/39). Only 13% (5/40) downloaded the app on their personal phone, whereas 63% (19/30) of the remaining participants would have preferred to use their personal phone. Overall, 77% (30/39) of participants felt that the Life in a Day app was good or very good. Those who agreed that it was easy to edit activities were significantly more likely to be younger when compared with those who disagreed (mean 53 vs 58 years, P=.04). Similarly, those who agreed that it was easy to remember to log activities were more likely to be younger (mean 52 vs 60 years, P<.001). Qualitative coding of 2 open-ended survey items yielded 3 common themes for Life in a Day improvement (ie, convenience, user interface, and reminders). CONCLUSIONS: A mobile phone app is an acceptable time-use measurement modality. Improving convenience, user interface, and memory prompts while addressing the needs of older participants is needed to enhance app utility. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00929617; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00929617 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6z2bZ4P7X).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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