User-centered development of a smartphone application (Fit2Thrive) to promote physical activity in breast cancer survivors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increased moderate and vigorous physical activity (MVPA) is associated with better health outcomes in breast cancer survivors; yet, most are insufficiently active. Smartphone applications (apps) to promote MVPA have high scalability potential, but few evidence-based apps exist. The purpose is to describe the testing and usability of Fit2Thrive, a MVPA promotion app for breast cancer survivors. A user-centered, iterative design process was utilized on three independent groups of participants. Two groups of breast cancer survivors (group 1 n = 8; group 2: n = 14) performed app usability field testing by interacting with the app for ≥3 days in a free-living environment. App refinements occurred following each field test. The Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ) and the User Version Mobile Application Rating Scale (uMARS) assessed app usability and quality on a 7- and 5-point scale, respectively, and women provided qualitative written feedback. A third group (n = 15) rated potential app notification content. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics. Qualitative data were analyzed using a directed content analysis. The PSSUQ app usability score (M1= 3.8; SD = 1.4 vs. M2= 3.2; SD = 1.1; lower scores are better) and uMARS app quality score (M1 = 3.4; SD = 1.3 vs. M2= 3.4; SD = 0.6; higher scores are better) appeared to improve in Field Test 2. Group 1 participants identified app "clunkiness," whereas group 2 participants identified issues with error messaging/functionality. Group 3 "liked" 53% of the self-monitoring, 71% of the entry reminder, 60% of the motivational, and 70% of the goal accomplishment notifications. Breast cancer survivors indicated that the Fit2Thrive app was acceptable and participants were able to use the app. Future work will test the efficacy of this app to increase MVPA.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle