Do Daily Fluctuations in Psychological and App-Related Variables Predict Engagement With an Alcohol Reduction App? A Series of N-Of-1 Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have identified psychological and smartphone app-related predictors of engagement with alcohol reduction apps at a group level. However, strategies to promote engagement need to be effective at the individual level. Evidence as to whether group-level predictors of engagement are also predictive for individuals is lacking. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine whether daily fluctuations in (1) the receipt of a reminder, (2) motivation to reduce alcohol, (3) perceived usefulness of the app, (4) alcohol consumption, and (5) perceived lack of time predicted within-person variability in the frequency and amount of engagement with an alcohol reduction app. METHODS: We conducted a series of observational N-of-1 studies. The predictor variables were measured twice daily for 28 days via ecological momentary assessments. The outcome variables were measured through automated recordings of the participants' app screen views. A total of nine London-based adults who drank alcohol excessively and were willing to set a reduction goal took part. Each participant's dataset was analyzed separately using generalized additive mixed models to derive incidence rate ratios (IRRs) for the within-person associations of the predictor and outcome variables. Debriefing interviews, analyzed using thematic analysis, were used to contextualize the findings. RESULTS: Predictors of the frequency and amount of engagement differed between individuals, and for the variables 'perceived usefulness of the app' and 'perceived lack of time', the direction of associations also differed between individuals. The most consistent predictors of within-person variability in the frequency of engagement were the receipt of a daily reminder (IRR=1.80-3.88; P<.05) and perceived usefulness of the app (IRR=0.82-1.42; P<.05). The most consistent predictors of within-person variability in the amount of engagement were motivation to reduce alcohol (IRR=1.67-3.45; P<.05) and perceived usefulness of the app (IRR=0.52-137.32; P<.05). CONCLUSIONS: The utility of the selected psychological and app-related variables in predicting the frequency and amount of engagement with an alcohol reduction app differed at the individual level. This highlights that key within-person associations may be masked in group-level designs and suggests that different strategies to promote engagement may be required for different individuals.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».