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Enregistrement W4323348125 · doi:10.2196/41088

Development of a Secondary Prevention Smartphone App for Students With Unhealthy Alcohol Use: Results From a Qualitative Assessment

2023· article· en· W4323348125 sur OpenAlexaffvenue
Nicolas Bertholet, Elodie Schmutz, John Cunningham, Jennifer McNeely, Gerhard Gmel, Jean‐Bernard Daeppen, Véronique S. Grazioli

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésUsabilityCredibilityPsychological interventionQualitative researchMedical educationFocus groupPopulationApplied psychologyPsychologyQualitative propertyMedicineComputer scienceNursingHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite considerable efforts devoted to the development of prevention interventions aiming at reducing unhealthy alcohol use in tertiary students, their delivery remains often challenging. Interventions including information technology are promising given their potential to reach large parts of the population. OBJECTIVE: This study aims to develop a secondary prevention smartphone app with an iterative qualitative design involving the target population. METHODS: The app development process included testing a first prototype and a second prototype, developed based on the results of 2 consecutive qualitative assessments. Participants (aged ≥18 years, screened positive for unhealthy alcohol use) were students from 4 tertiary education institutions in the French-speaking part of Switzerland. Participants tested prototype 1 or prototype 2 or both and provided feedback in 1-to-1 semistructured interviews after 2-3 weeks of testing. RESULTS: The mean age of the participants was 23.3 years. A total of 9 students (4/9 female) tested prototype 1 and participated in qualitative interviews. A total of 11 students (6/11 female) tested prototype 2 (6 who tested prototype 1 and 5 new) and participated in semistructured interviews. Content analysis identified 6 main themes: "General Acceptance of the App," "Importance of the Targeted and Relevant App Content," "Importance of Credibility," "Importance of the App Usability," "Importance of a Simple and Attractive Design," "Importance of Notifications to Ensure App Use over Time." Besides a general acceptance of the app, these themes reflected participants' recommendations toward increased usability; to improve the design; to include useful and rewarding contents; to make the app look serious and credible; and to add notifications to ensure its use over time. A total of 11 students tested prototype 2 (6 who tested prototype 1 and 5 new) and participated in semistructured interviews. The 6 same themes emerged from the analysis. Participants from phase 1 generally found the design and content of the app improved. CONCLUSIONS: Students recommend prevention smartphone apps to be easy to use, useful, rewarding, serious, and credible. These findings may be important to consider when developing prevention smartphone apps to increase the likelihood of app use over time. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN registry 10007691; https://www.isrctn.com/ISRCTN10007691. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s13063-020-4145-2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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