Development of a Mobile Health Snacktivity App to Promote Physical Activity in Inactive Adults (SnackApp): Intervention Mapping and User Testing Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the unequivocal evidence demonstrating the benefits of being physically active, many people do not meet the recommended guidelines of at least 150 minutes of moderate- to vigorous-intensity physical activity per week. This can be changed with the development and implementation of innovative interventions. The use of mobile health (mHealth) technologies has been suggested as a mechanism to offer people innovative health behavior change interventions. OBJECTIVE: This study aims to outline the systematic, theory-driven processes and user testing applied to the development of a smartphone-based physical activity app (SnackApp) to promote participation in a novel physical activity intervention called Snacktivity. The acceptability of the app was explored and reported. METHODS: Intervention mapping involves a 6-step process, the first 4 of which were presented in this study. These steps were used to develop the SnackApp for use within the Snacktivity intervention. The first step involved a needs assessment, which included composing an expert planning group, patient and public involvement group, and gathering the views of the public on Snacktivity and the public perception of the use of wearable technology to support Snacktivity. This first step aimed to determine the overall purpose of the Snacktivity intervention. Steps 2 to 4 involved determining the intervention objectives, the behavior change theory and techniques on which the intervention is based, and the development of the intervention resources (ie, SnackApp). After the completion of steps 1 to 3 of the intervention mapping process, the SnackApp was developed and linked to a commercial physical activity tracker (Fitbit Versa Lite) for the automated capture of physical activity. SnackApp includes provisions for goal setting, activity planning, and social support. Stage 4 involved users (inactive adults, N=15) testing the SnackApp for 28 days. App engagement (mobile app use analytics) was analyzed to determine app use and to inform the further development of SnackApp. RESULTS: Over the study period (step 4), participants engaged with SnackApp an average of 77 (SD 80) times. On average, participants used the SnackApp for 12.6 (SD 47) minutes per week, with most of the time spent on the SnackApp dashboard and engaging, on average, 14 (SD 12.1) times, lasting 7 to 8 minutes per week. Overall, male participants used the SnackApp more than female participants did. The app rating score was 3.5 (SD 0.6) out of 5, suggesting that SnackApp was rated as fair to good. CONCLUSIONS: This study outlines and reports data regarding the development of an innovative mHealth app using a systematic, theory-driven framework. This approach can guide the development of future mHealth programs. User testing of the SnackApp suggested that physically inactive adults will engage with the SnackApp, indicating its applicability of use in the Snacktivity physical activity intervention.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».