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Enregistrement W3032070050 · doi:10.2196/18068

Acceptability and Usability of the Mobile Digital Health App NoObesity for Families and Health Care Professionals: Protocol for a Feasibility Study

2020· article· en· W3032070050 sur OpenAlexvenueno aff
Edward Meinert, Em Rahman, Alison Potter, Wendy Lawrence, Michelle Helena van Velthoven

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDigital healthSystem usability scaleMedicineSocioeconomic statusHealth careScale (ratio)PopulationHealth promotionNursingMedical educationPsychologyPublic healthEnvironmental healthWeb usabilityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Almost a quarter or more than a fifth of children in the United Kingdom are overweight or obese by the time they start school. The UK Department of Health and Social Care's national policy for combating childhood obesity has critical outcomes centered on sugar and caloric consumption reduction. Health Education England has developed two digital apps for families with children up to 15 years and for their associated health care professionals to provide a digital learning resource and tool aimed at encouraging healthy lifestyles to prevent obesity. OBJECTIVE: This feasibility study assesses the usability and acceptability of Health Education England's NoObesity app for undertaking activities to improve families' diet and physical activity. The purpose of the study is to evaluate the app's influence on self-efficacy and goal setting and to determine what can be learnt to improve its design for future studies, if there is evidence of adoption and sustainability. METHODS: The study population will include 20 to 40 families and their linked health care professionals. Considering issues related to digital access associated with socioeconomic status and the impact on information technology use, study recruitment will be regionally focused in a low socioeconomic status area. The study will last for 9 months (3-month intervention period and 6-month follow-up). The evaluations of feasibility, acceptability, and usability will be conducted using the following scales and theoretical frameworks: (1) system usability scale; (2) Reach Effectiveness Adoption Implementation Maintenance framework; (3) Bandura model of health promotion; and (4) Nonadoption, Abandonment, and Challenges to the Scale-up, Spread, and Suitability framework. App use will be captured and quantitatively analyzed for net use patterns (eg, number of screens viewed, number of logins, cumulative minutes using the app, number of plans made, and number of times goals met) and to triangulate qualitative feedback from study participants. RESULTS: This study was funded in March 2019 by Health Education England and received University of Oxford Medical Sciences Interdivisional Research Ethics Committee approval on January 31, 2020 (R62092/RE001). At manuscript submission, study recruitment is pending, and expected results will be published in 2021. CONCLUSIONS: This study will provide evidence on the NoObesity app's influence on self-efficacy and goal-setting and determine what can be learnt to improve its design for future studies, if there is evidence of adoption and sustainability. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/18068.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,458
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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