User Design and Experience Preferences in a Novel Smartphone Application for Migraine Management: A Think Aloud Study of the RELAXaHEAD Application
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Scalable nonpharmacologic treatment options are needed for chronic pain conditions. Migraine is an ideal condition to test smartphone-based mind-body interventions (MBIs) because it is a very prevalent, costly, disabling condition. Progressive muscle relaxation (PMR) is a standardized, evidence-based MBI previously adapted for smartphone applications for other conditions. We sought to examine the usability of the RELAXaHEAD application (app), which has a headache diary and PMR capability. METHODS: Using the "Think Aloud" approach, we iteratively beta-tested RELAXaHEAD in people with migraine. Individual interviews were conducted, audio-recorded, and transcribed. Using Grounded Theory, we conducted thematic analysis. Participants also were asked Likert scale questions about satisfaction with the app and the PMR. RESULTS: Twelve subjects participated in the study. The mean duration of the interviews (SD, range) was 36 (11, 19-53) minutes. From the interviews, four main themes emerged. People were most interested in app utility/practicality, user interface, app functionality, and the potential utility of the PMR. Participants reported that the daily diary was easy to use (75%), was relevant for tracking headaches (75%), maintained their interest and attention (75%), and was easy to understand (83%). Ninety-two percent of the participants would be happy to use the app again. Participants reported that PMR maintained their interest and attention (75%) and improved their stress and low mood (75%). CONCLUSIONS: The RELAXaHEAD app may be acceptable and useful to migraine participants. Future studies will examine the use of the RELAXaHEAD app to deliver PMR to people with migraine in a low-cost, scalable manner.
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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».