Care Me Too, a Mobile App for Engaging Chinese Immigrant Caregivers in Self-Care: Qualitative Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregiving and self-care are challenging for Chinese immigrants in the United States due to limited accessible support and resources. Few interventions exist to assist Chinese immigrant caregivers in better performing self-care. To address this gap in the literature, our team developed the Care Me Too app to engage Chinese immigrant caregivers in self-care and conducted a user experience test to assess its usability and acceptability. OBJECTIVE: This paper aims to report the results of the app's usability and acceptability testing with Chinese immigrant caregivers and to solicit participants' feedback of the app design and functions. METHODS: A total of 22 Mandarin-speaking Chinese caregivers participated in the study, which consisted of 2 parts: the in-lab testing and the 1-week at-home testing. In-depth face-to-face interviews and follow-up phone interviews were used to assess user experience of the app's usability and acceptability and to solicit feedback for app design and functions. Directed content analysis was used to analyze the qualitative data. RESULTS: Among the 22 participants, the average age was 60.5 (SD 8.1) years, ranging from 46 to 80 years; 17 (77%) participants were women and 14 (64%) had an associate degree or higher. Participants reported uniformly positive ratings of the usability and acceptability of the app and provided detailed suggestions for app improvement. We generated guidelines for mobile health (mHealth) app designs targeting immigrant caregivers, including weighing flexibility versus majority preferences, increasing text sizes, using colors effectively, providing engaging and playful visual designs and functions, simplifying navigation, simplifying the log-in process, improving access to and the content on the help document, designing functions to cater to the population's context, and ensuring offline access. CONCLUSIONS: The main contribution of this study is the improved understanding of Chinese caregivers' user experiences with a language-appropriate mHealth app for a population that lacks accessible caregiving and self-care resources and support. It is recommended that future researchers and app designers consider the proposed guidelines when developing mHealth apps for their population to enhance user experience and harness mHealth's value.
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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».