Predictors of Walking App Users With Comparison of Current Users, Previous Users, and Informed Nonusers in a Sample of Dutch Adults: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The last decade has seen a substantial increase in the use of mobile health apps and research into the effects of those apps on health and health behaviors. In parallel, research has aimed at identifying population subgroups that are more likely to use those health apps. Current evidence is limited by two issues. First, research has focused on broad health apps, and little is known about app usage for a specific health behavior. Second, research has focused on comparing current users and current nonusers, without considering subgroups of nonusers. OBJECTIVE: We aimed to provide profile distributions of current users, previous users, and informed nonusers, and to identify predictor variables relevant for profile classification. METHODS: Data were available from 1683 people who participated in a Dutch walking event in Amsterdam that was held in September 2017. They provided information on demographics, self-reported walking behavior, and walking app usage, as well as items from User Acceptance of Information Technology, in an online survey. Data were analyzed using discriminant function analysis and multinomial logistic regression analysis. RESULTS: Most participants were current walking app users (899/1683, 53.4%), while fewer participants were informed nonusers (663/1683, 39.4%) and very few were previous walking app users (121/1683, 7.2%). Current walking app users were more likely to report walking at least 5 days per week and for at least 30 minutes per bout (odds ratio [OR] 1.44, 95% CI 1.11-1.85; P=.005) and more likely to be overweight (OR 1.72, 95% CI 1.24-2.37; P=.001) or obese (OR 1.49, 95% CI 1.08-2.08; P=.005) as compared with informed nonusers. Further, current walking app users perceived their walking apps to be less boring, easy to use and retrieve information, and more helpful to achieve their goals. Effect sizes ranged from 0.10 (95% CI 0.08-0.30) to 1.58 (95% CI 1.47-1.70). CONCLUSIONS: The distributions for walking app usage appeared different from the distributions for more general health app usage. Further, the inclusion of two specific subgroups of nonusers (previous users and informed nonusers) provides important information for health practitioners and app developers to stimulate continued walking app usage, including making information in those apps easy to understand and making it easy to obtain information from the apps, as well as preventing apps from becoming boring and difficult to use for goal attainment.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».