A Questionnaire for Assessing User Satisfaction With Mobile Health Apps: Development Using Rasch Measurement Theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps offer great opportunities to deliver large-scale, cost-efficient digital solutions for implementing lifestyle changes. Furthermore, many mHealth apps act as medical devices. Yet, there is little research on how to assess user satisfaction with an mHealth solution. OBJECTIVE: This study presents the development of the mHealth Satisfaction Questionnaire and evaluates its measurement properties. METHODS: Respondents who took part in the Health Integrator Study and were randomized to use the Health Integrator smartphone app for lifestyle changes (n=112), with and without additional telephone coaching, rated their satisfaction with the app using the new 14-item mHealth Satisfaction Questionnaire. The ratings were given on a 5-point Likert scale and measurement properties were evaluated using Rasch measurement theory (RMT). RESULTS: Optimal scoring was reached when response options 2, 3, and 4 were collapsed, giving three response categories. After omitting two items that did not fit into the scale, fit residuals were within, or close to, the recommended range of ±2.5. There was no differential item functioning between intervention group, age group, or sex. The Person Separation Index was 0.79, indicating that the scale's ability to discriminate correctly between person leniency was acceptable for group comparisons but not for individual evaluations. The scale did not meet the criterion of unidimensionality; 16.1% (18/112) of the respondents were outside the desired range of -1.96 to 1.96. In addition, several items showed local dependency and three underlying dimensions emerged: negative experiences, positive experiences, and lifestyle consequences of using the mHealth solution. CONCLUSIONS: In times where mHealth apps and digital solutions are given more attention, the mHealth Satisfaction Questionnaire provides a new possibility to measure user satisfaction to ensure usability and improve development of new apps. Our study is one of only a few cases where RMT has been used to evaluate the usability of such an instrument. There is, though, a need for further development of the mHealth Satisfaction Questionnaire, including the addition of more items and consideration of further response options. The mHealth Satisfaction Questionnaire should also be evaluated in a larger sample and with other mHealth apps and in other contexts. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03579342; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03579342.
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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».