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Enregistrement W3095471733 · doi:10.2196/22102

An Interactive Smartphone App, Nenne Navi, for Improving Children’s Sleep: Pilot Usability Study

2020· article· en· W3095471733 sur OpenAlexvenueno aff
Arika Yoshizaki, Ikuko Mohri, Tomoka Yamamoto, Ai Shirota, Shiho Okada, Emi Murata, Kyoko Hoshino, Kumi Kato-Nishimura, S. Matsuzawa, Takafumi Kato, Masako Taniike

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter of Innovation ProgramJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institute of Information and Communications TechnologyJapan Science and Technology AgencyIran Telecommunication Research Center
Mots-clésActigraphySleep (system call)ConcordanceUsabilityMedicineIntervention (counseling)PsychologyPhysical therapyPsychiatryInsomniaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthy sleep is important not only for physical health but also for brain development in children. Several reports have revealed that Japanese adults and children have later bedtimes and shorter sleep durations compared with those in other countries, possibly because of Japanese culture and lifestyles. Therefore, an intervention tool that is suitable to the Japanese sociocultural environment is urgently needed to improve children's sleep problems in their early years. OBJECTIVE: To provide appropriate sleep health literacy to caregivers and change their parenting behavior, we developed a smartphone app that allows reciprocal interaction between caregivers and pediatric sleep experts. This paper describes a preliminary study to examine the app's basic design and functions and to establish its acceptability and usability in a small sample. METHODS: A total of 10 caregivers and 10 infants (aged 18-28 months; 4/10, 40% boys) living in Japan participated in the study. At the start of the trial, the e-learning content regarding sleep health literacy was delivered via a smartphone. Thereafter, caregivers manually inputted recorded data about their own and their infant's sleep habits for 8 consecutive days per month for 2 months. After pediatric sleep experts retrieved this information from the Osaka University server, they specified the problems and provided multiple sleep habit improvement suggestions to caregivers. Caregivers then selected one of the feasible pieces of advice to practice and reported their child's sleep-related behaviors via the app. Actigraphy was used to monitor children's sleep behaviors objectively. The concordance between the information provided by caregivers and the actigraphy data was assessed. The acceptability and usability of the app were evaluated using self-report questionnaires completed by caregivers; qualitative feedback was obtained via semistructured interviews after the intervention. RESULTS: There was no significant difference between the information provided by the caregivers and the actigraphy data for bedtimes and wake-up times (P=.13 to P=.97). However, there was a difference between the actigraphy data and the caregivers' reports of nighttime sleep duration and nighttime awakenings (P<.001 each), similar to prior findings. User feedback showed that 6 and 5 of the 10 caregivers rated the app easy to understand and easy to continue to use, respectively. Additionally, 6 of the 10 caregivers rated the app's operativity as satisfactory. Although this was a short-term trial, children's sleep habits, caregivers' sleep health consciousness, and parenting behaviors improved to some extent. CONCLUSIONS: The present findings suggest that the app can easily be used and is acceptable by Japanese caregivers. Given the user feedback, the app has the potential to improve children's sleep habits by sending individualized advice that fits families' backgrounds and home lives. Further studies are needed to confirm the efficacy of the app and facilitate social implementation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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