Reducing Dental Anxiety in Children Using a Mobile Health App: Usability and User Experience Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dentistry interventions cause common anxiety and fear problems in children (6-11 years), and according to scientific evidence, this causes a decrease in their quality of life. Therapies mediated by IT-based tools have been shown to positively influence children's mood based on distraction as well as relaxing activities, but there is no evidence of their use to reduce dental anxiety in children. OBJECTIVE: The aim of this study was to answer the following research question: Does our new children-centered codesign methodology contribute to achieving a usable mobile-based product with a highly scored user experience? METHODS: A mobile health app was developed to reduce dental anxiety in children using rapid application development following the usage-centered design methodology. Structured interviews were conducted to test the usability and user experience of the app prototype among 40 children (n=20, 50%, boys and n=20, 50%, girls; age 6-11 years) using a children-adapted questionnaire and the 7-point Single Ease Question rating scale. The Smiley Faces Program-Revised questionnaire was used to assess the level of dental anxiety in participants. RESULTS: There were no significant differences between girls and boys. The task completion rate was 95% (n=19) for children aged 6-8 years (group 1) and 100% (n=20) for children aged 9-11 years (group 2). Group 1 found watching the relaxing video (task C) to be the easiest, followed by playing a video minigame (task B) and watching the narrative (task A). Group 2 found task C to be the easiest, followed by task A and then task B. The average time spent on the different types of tasks was similar in both age groups. Most of the children in both age groups were happy with the app and found it funny. All children thought that having the app in the waiting room during a dental visit would be useful. CONCLUSIONS: The findings confirmed that the app is usable and provides an excellent user experience. Our children-adapted methodology contributes to achieving usable mobile-based products for children with a highly scored user experience.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».