Perspectives and Preferences of Adult Smartphone Users Regarding Nutrition and Diet Apps: Web-Based Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital technologies have evolved dramatically in recent years, finding applications in a variety of aspects of everyday life. Smartphones and mobile apps are being used for a steadily increasing number of tasks, including health monitoring. A large number of nutrition and diet apps are available, and some of them are very popular in terms of user downloads, highlighting a trend toward diet monitoring and assessment. OBJECTIVE: We sought to explore the perspectives of end users on the features, current use, and acceptance of nutrition and diet mHealth apps with a survey. We expect that this study can provide user insights to assist researchers and developers in achieving innovative dietary assessments. METHODS: A multidisciplinary team designed and compiled the survey. Before its release, it was pilot-tested by 18 end users. A 19-question survey was finally developed and was translated into six languages: English, German, French, Spanish, Italian, and Greek. The participants were mainly recruited via social media platforms and mailing lists of universities, university hospitals, and patient associations. RESULTS: A total of 2382 respondents (1891 female, 79.4%; 474 male, 19.9%; and 17 neither, 0.7%) with a mean age of 27.2 years (SD 8.5) completed the survey. Approximately half of the participants (1227/2382, 51.5%) had used a nutrition and diet app. The primary criteria for selecting such an app were ease of use (1570/2382, 65.9%), free cost (1413/2382, 59.3%), and ability to produce automatic readings of caloric content (1231/2382, 51.7%) and macronutrient content (1117/2382, 46.9%) (ie, food type and portion size are estimated by the system without any contribution from the user). An app was less likely to be selected if it incorrectly estimated portion size, calories, or nutrient content (798/2382, 33.5%). Other important limitations included the use of a database that does not include local foods (655/2382, 27.5%) or that may omit major foods (977/2382, 41%). CONCLUSIONS: This comprehensive study in a mostly European population assessed the preferences and perspectives of potential nutrition and diet app users. Understanding user needs will benefit researchers who develop tools for innovative dietary assessment as well as those who assist research on behavioral changes related to nutrition.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».