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Enregistrement W2907517110 · doi:10.2196/10894

Context-Sensitive Ecological Momentary Assessment: Application of User-Centered Design for Improving User Satisfaction and Engagement During Self-Report

2018· article· en· W2907517110 sur OpenAlexvenueno aff
Preethi Srinivas, Kunal Bodke, Susan Ofner, NiCole R. Keith, Wanzhu Tu, Daniel O. Clark

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésContext (archaeology)mHealthHealth literacyUser engagementEcologyPsychologyLiteracyComputer scienceApplied psychologyHuman–computer interactionHealth careGeographyWorld Wide WebBiologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ecological momentary assessment (EMA) can be a useful tool for collecting real-time behavioral data in studies of health and health behavior. However, EMA administered through mobile technology can be burdensome, and it tends to suffer from suboptimal user engagement, particularly in low health-literacy populations. OBJECTIVE: This study aimed to report a case study involving the design and evaluation of a mobile EMA tool that supports context-sensitive EMA-reporting of location and social situations accompanying eating and sedentary behavior. METHODS: An iterative, user-centered design process with obese, middle-aged women seeking care in a safety-net health system was used to identify the preferred format of self-report measures and the look, feel, and interaction of the mobile EMA tool. A single-arm feasibility field trial with 21 participants receiving 12 prompts each day for momentary self-reports over a 4-week period (336 total prompts per participant) was used to determine user satisfaction with interface quality and user engagement, operationalized as response rate. A second trial among 38 different participants randomized to receive or not to receive a feature designed to improve engagement was conducted. RESULTS: The feasibility trial results showed high interface satisfaction and engagement, with an average response rate of 50% over 4 weeks. Qualitative feedback pointed to the need for auditory alerts. We settled on 3 alerts at 10-min intervals to accompany each EMA-reporting prompt. The second trial testing this feature showed a statistically significant increase in the response rate between participants randomized to receive repeat auditory alerts versus those who were not (60% vs 40%). CONCLUSIONS: This paper reviews the design research and a set of design constraints that may be considered in the creation of mobile EMA interfaces personalized to users' preferences. Novel aspects of the study include the involvement of low health-literacy adults in design research, the capture of data on time, place, and social context of eating and sedentary behavior, and reporting prompts tailored to an individual's location and schedule. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03083964; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03083964.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,358 · 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.

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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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