The Assessment of a Personalized Nutrition Tool (eNutri) in Germany: Pilot Study on Usability Metrics and Users’ Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To address the epidemic burden of diet-related diseases, adequate dietary intake assessments are needed to determine the actual nutrition intake of a population. In this context, the eNutri web app has been developed, providing online automated personalized dietary advice, based on nutritional information recorded via an integrated and validated food frequency questionnaire (FFQ). Originally developed for a British population and their dietary habits, the eNutri tool has specifically been adapted to the German population, taking into account national eating habits and dietary recommendations. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to evaluate the system usability and users' experience and feedback on the eNutri app in a small-scale preliminary study. The secondary aim is to investigate the efficacy of personalized nutrition (PN) recommendations versus general dietary advice in altering eating habits. METHODS: The app was piloted for 4 weeks by 106 participants from across Germany divided into a PN group and a control group. The groups differed according to the degree of personalization of dietary recommendations obtained. RESULTS: An overall System Usability Scale (SUS) score of 78.4 (SD 12.2) was yielded, indicating an above average user experience. Mean completion time of the FFQ was 26.7 minutes (SD 10.6 minutes). Across subgroups (age, sex, device screen sizes) no differences in SUS or completion time were found, indicating an equal performance for all users independent of the assigned experimental group. Participants' feedback highlighted the need for more personalized dietary advice for controls, while personalized nutritional recommendations improved the awareness of healthy eating behavior. Further improvements to the eNutri app were suggested by the app users. CONCLUSIONS: In total, the eNutri app has proven to be a suitable instrument to capture the dietary habits of a German population sample. Regarding functionality, system usability, and handling, direct user feedback was quite positive. Nutritional advice given was rated ambivalent, pointing to several weaknesses in the eNutri app, minimizing the system's full potential. A higher level of personalization within nutritional advice subjectively improved the app's usability. The insights gained will be used as a basis to further develop and improve this digital diet assessment tool.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».