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Enregistrement W2801574375 · doi:10.2196/formative.9550

MedFit App, a Behavior-Changing, Theoretically Informed Mobile App for Patient Self-Management of Cardiovascular Disease: User-Centered Development

2018· article· en· W2801574375 sur OpenAlexvenueno aff
Orlaith Duff, Deirdre Walsh, Shauna Malone Gill, Lauri McDermott, Bróna Furlong, Noel E. O’Connor, Kieran Moran, Catherine Woods

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésMobile appsSelf-managementSmartphone appDiseaseComputer scienceHuman–computer interactionPsychologyMedicineWorld Wide WebArtificial intelligenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The MedFit app is designed to facilitate participation of people with cardiovascular disease (CVD) in an exercise-based rehabilitation program remotely. This paper details the development for the MedFit app. OBJECTIVE: The aim of this research was to develop a behavior change, theoretically informed exercise rehabilitation mobile app for adults with CVD by following the early stages of the formative research: development and feasibility testing. METHODS: Adhering to the mobile health (mHealth) development evaluation framework, the stages of the formative research process including (1) development and (2) feasibility were undertaken. The content and format of the MedFit app were developed based on (1) theory, (2) usability testing, and (3) content design. RESULTS: A systematic review of the literature was undertaken to identify the most appropriate theories from which to develop the app. This led to the creation of the MedFit app. The app went through iterative rounds of usability focus group testing with adults with CVD to provide feedback on the app. This process was framed by the unified theory of acceptance and use of technology model. Feedback was then translated into feasible technical improvements to be executed through close collaboration with the technical team, who adapted and made modifications to the app based on this codesign process. CONCLUSIONS: The formative research process of the app development involved theoretical underpinning, usability testing, and content design. mHealth interventions may play a key role in the future of health care, potentially addressing the barriers to participation in cardiac rehabilitation. This work will provide guidance for future research aiming to develop mobile apps by incorporating a best practice framework for mHealth intervention development and a user-centered design approach.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,402 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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