Think Aloud Testing of a Smartphone App for Lifestyle Change Among Persons at Risk of Type 2 Diabetes: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (DM2) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide and is considered a global epidemic. Despite the growing evidence on the effectiveness of mobile health interventions in the management of DM2, the evidence on the effect of mobile health interventions in prevention of DM2 is sparse. Therefore, we have developed an app aiming to promote initiation of behavioral change and adherence to healthy behavior. Before commencing a small-scale randomized controlled trial to assess the feasibility of using an app for initiation and adherence of healthy behavior in people at risk of DM2, testing the usability of the app in the target population is warranted. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the usability of an app among people at risk of DM2. METHODS: A qualitative study with the use of a think aloud (TA) procedure was conducted from April to November 2022. The TA procedure consisted of 10 problem-solving tasks and a semistructured interview which was carried out after the tasks. These interviews served to gain more in-depth knowledge of the users experience of the problem-solving tasks. The TA-sessions and the postactivity interviews were recorded and transcribed verbatim, and the data were coded and analyzed following the principles of thematic analysis. RESULTS: In total, 7 people at risk of DM2 with a median age of 66 (range 41-75) years participated in this study. The analysis resulted in the following themes: (1) user interface design; and (2) suggestions for improvements of the functionality of the app. CONCLUSIONS: Overall, the participants were satisfied with the usability of the app. Through the TA-sessions, real time perspective on the appeal, relevance, and utility of the app were gained. Only minor changes to the functionality of the prototype app were reported as necessary to improve the usability of the app. Points of guidance from the participants in this study have been adopted and incorporated into the final design of the app now being assessed for feasibility in a small-scale randomized controlled trial.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».