A Tailored mHealth App for Improving Health and Well-Being Behavioral Transformation in UK Police Workers: Usability Testing via a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When considering the policing environment of 2022, many roles previously in the domain of warranted officers (police officer) are now performed by nonwarranted police staff equivalents. These police staff roles have expanded rapidly into other areas such as investigations, custody, and contact management, which were traditionally seen as police officer functions and put staff under some of the same stresses as police officers. A UK police force requested help in investigating technologies that could be used to improve health and well-being for both officers and staff. OBJECTIVE: The aim of this study was to create a health and well-being app for police officers and staff, which considered the unique requirements of the users throughout the designing, building, prototyping, and testing stages. METHODS: This study involved quantitative approaches (demographic web-based survey questions and the System Usability Scale) and qualitative approaches (open web-based survey questions and semistructured interviews). Unsupervised usability testing of a prototype app was undertaken by members (N=48) of the commissioning client using their smartphones. After completing a preregistration application for screening purposes, participants downloaded a trial version of the app. Then, they completed a web-based questionnaire after testing the app for 10 days. A subsample of participants (9/48, 19%) was interviewed. Deductive thematic analysis was undertaken to identify key themes and subthemes. RESULTS: Data collected during usability testing concerned the 6 domains of the app-food and diet, activity, fluid intake, sleep, good mental health, and financial well-being-and informed the creation of improved design during prototyping. Some usability and design issues and suggestions for improvements were also addressed and implemented-including shift management and catch-up cards-during this cycle of development. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of coparticipation with officers and staff across the entire development cycle, to coproduce a human-centered design methodology to enable the development of a considered and user-centered solution. It demonstrates the need for producing a multifunctional tool rather than focusing purely on an individual element for this user group. It also highlights how linking and being able to track optional, personalized elements of health data against one another, cross-referenced to individual shift patterns, might help to inform and provide users with a chance for reflection and therefore influence behavior change.
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 | 0,032 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».