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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».