Using Mobile Devices to Deliver Lifestyle Interventions Targeting At-Risk High School Students: Protocol for a Participatory Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unhealthy lifestyle behaviors such as insufficient physical activity, unhealthy diet, smoking, and harmful use of alcohol tend to cluster (ie, individuals may be at risk from more than one lifestyle behavior that can be established in early childhood and adolescence and track into adulthood). Previous research has underlined the potential of lifestyle interventions delivered via mobile phones. However, there is a need for deepened knowledge on how to design mobile health (mHealth) interventions taking end user views into consideration in order to optimize the overall usability of such interventions. Adolescents are early adopters of technology and frequent users of mobile phones, yet research on interventions that use mobile devices to deliver multiple lifestyle behavior changes targeting at-risk high school students is lacking. OBJECTIVE: This protocol describes a participatory design study with the aim of developing an mHealth lifestyle behavior intervention to promote healthy lifestyles among high school students. METHODS: Through an iterative process using participatory design, user requirements are investigated in terms of technical features and content. The procedures around the design and development of the intervention, including heuristic evaluations, focus group interviews, and usability tests, are described. RESULTS: Recruitment started in May 2019. Data collection, analysis, and scientific reporting from heuristic evaluations and usability tests are expected to be completed in November 2019. Focus group interviews were being undertaken with high school students from October through December, and full results are expected to be published in Spring 2020. A planned clinical trial will commence in Summer 2020. The study was funded by a grant from the Swedish Research Council for Health, Working Life, and Welfare. CONCLUSIONS: The study is expected to add knowledge on how to design an mHealth intervention taking end users' views into consideration in order to develop a novel, evidence-based, low-cost, and scalable intervention that high school students want to use in order to achieve a healthier lifestyle. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14588.
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 | 0,085 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,015 |
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 ».