MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3002085309 · doi:10.2196/14543

Usability of Food Size Aids in Mobile Dietary Reporting Apps for Young Adults: Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3002085309 sur OpenAlexvenueno aff
Ying‐Chieh Liu, Sheng-Tang Wu, Shan-Ju Lin, Chien‐Hung Chen, Yu‐Sheng Lin, Hsin‐Yun Chen

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityRandomized controlled trialMobile appsmHealthMedicineComputer scienceInternet privacyEnvironmental healthWorld Wide WebPsychological interventionHuman–computer interactionInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young adults are more likely to use self-managed dietary reporting apps. However, there is scant research examining the user experience of different measurement approaches for mobile dietary reporting apps when dealing with a wide variety of food shapes and container sizes. OBJECTIVE: Field user experience testing was conducted under actual meal conditions to assess the accuracy, efficiency, and subjective reaction of three food portion measurement methods embedded in a developed mobile app. Key-in-based aid (KBA), commonly used in many current apps, relies on the user's ability to key in volumes or weights. Photo-based aid (PBA) extends traditional assessment methods, allowing users to scroll, observe, and select a reduced-size image from a set of options. Gesture-based aid (GBA) is a new experimental approach in which the user makes finger movements on the screen to roughly describe food portion boundaries accompanied by a background reference. METHODS: A group of 124 young adults aged 19 to 26 years was recruited for a head-to-head randomized comparison and divided into 3 groups: a KBA (n=42) control group and PBA (n=41) and GBA (n=41) experimental groups. In total, 3 meals (ie, breakfast, lunch, and dinner) were served in a university cafeteria. Participants were provided with 25 dishes and beverages for selection, with a variety of food shapes and containers that reflect everyday life conditions. The accuracy of and time spent on realistic interaction during food portion estimation and the subjective reaction of each aid were recorded and analyzed. RESULTS: Participants in the KBA group provided the highest accuracy in terms of hash brown weight (P=.004) and outperformed PBA or GBA for many soft drinks in cups. PBA had the best results for a cylindrical hot dog (P<.001), irregularly shaped pork chop (P<.001), and green tea beverage (660 mL; P<.001). GBA outperformed PBA for most drinks, and GBA outperformed KBA for some vegetables. The GBA group spent significantly more time assessing food items than the KBA and PBA groups. For each aid, the overall subjective reaction based on the score of the System Usability Scale was not significantly different. CONCLUSIONS: Experimental results show that each aid had some distinguishing advantages. In terms of user acceptance, participants considered all 3 aids to be usable. Furthermore, users' subjective opinions regarding measurement accuracy contradicted the empirical findings. Future work will consider the use of each aid based on food or container shape and integrate the various advantages of the 3 different aids for better results. Our findings on the use of portion size aids are based on realistic and diverse food items, providing a useful reference for future app improvement of an effective, evidence-based, and acceptable feature. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Registry ISRCTN36710750; http://www.controlled-trials.com/ISRCTN36710750.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealth→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→