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Enregistrement W2924602208 · doi:10.2196/11689

A Mobile App to Promote Adapted Exercise and Social Networking for People With Physical Disabilities: Usability Study

2019· article· en· W2924602208 sur OpenAlexvenueno aff
Byron Lai, Jereme Wilroy, Hui‐Ju Young, Jennifer Howell, James H. Rimmer, Tapan Mehta, Mohanraj Thirumalai

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésUsabilityThematic analysisApplied psychologyPsychologyMultimediaQualitative researchComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with physical disabilities (PWD) experience several unique challenges that prevent them from participating in onsite exercise programs. Although mobile apps can provide a ubiquitous channel for delivering convenient exercise services within the community, no exercise apps have been designed for people with disabilities who experience certain functional limitations. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the usability of a mobile exercise app in PWD. METHODS: A sequential explanatory mixed-method design was used to holistically test usability in 4 core areas: effectiveness (ie, ease of use), efficiency (ie, operation speed), perceived satisfaction, and usefulness. Participants completed 7 face-to-face usability tasks and 1 structured interview. Equipment included a computer tablet that came preinstalled with the exercise app. The app included exercise videos that focused on several components of fitness: aerobic capacity, muscular strength, functional strength or balance, and range of motion. The app contained 3 different versions of the exercise program: (1) a program for people with the ability to use the upper and lower limbs, (2) a seated program for people with the ability to use only upper limbs, and (3) a program designed for people with hemiparesis. The app also included educational resources in the form of infographics aimed at addressing key social cognitive theory constructs included social support, outcome expectancies, self-efficacy, and barriers or facilitators to exercising. Participant characteristics and quantitative usability data were descriptively reported. Qualitative data were analyzed using thematic analysis. RESULTS: A total of 12 PWD tested the usability of the exercise app and completed 96% (69/72) of the usability tasks on the first attempt. Operation speed varied among users, which prompted the development team to make minor revisions to the app. Qualitative results demonstrated 3 overarching themes: facilitates exercise adoption, positive experiences of videos, and easy to learn. Participants noted that the app circumvented several barriers to exercise associated with leaving the home (eg, inclement weather conditions, exacerbations of health conditions or disability symptoms, difficulties with transportation, and social support). CONCLUSIONS: The mobile exercise app provided a simple platform that was effective, useful, and appreciated by PWD. Participants also perceived the app as easy to use and felt it was a valuable tool for assisting PWD to obtain regular exercise. Study findings also offered insight into the participants' preferences for mobile exercise apps that can aid future research and development projects. Future exercise trials are needed to determine the true impact of mobile app technology on lifestyle physical activity in people with disabilities. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT03024320; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03024320 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/75hNLgRFH).

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,419 · 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'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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