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Enregistrement W4389339663 · doi:10.2196/50557

Web-Based Tool Designed to Encourage Supplemental Nutrition Assistance Program Use in Urban College Students: Usability Testing Study

2023· article· en· W4389339663 sur OpenAlexvenueno aff
Catherine Yan Hei Li, Charles Platkin, Jonathan Chin, Asia Khan, Jaleel Bennett, Anna Speck, Annette Nielsen, May May Leung

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityWeb applicationSupplemental Nutrition Assistance ProgramComputer scienceMedical educationWorld Wide WebPsychologyMedicineHuman–computer interactionFood insecurityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Food insecurity continues to be a risk for college students in the United States. It is associated with numerous problems, such as chronic health conditions, increased stress and anxiety, and a lower grade point average. After COVID-19, the Supplemental Nutrition Assistance Program (SNAP) benefits were extended to college-aged students; however, there were some barriers to participation, which persisted such as lack of perceived food insecurity risk, lack of knowledge regarding the SNAP application process, the complexity of determining eligibility, and stigma associated with needing social assistance. A technology-enhanced tool was developed to address these barriers to SNAP enrollment and encourage at-risk college students to apply for SNAP. OBJECTIVE: The purpose of this study was to test the usability and acceptability of a web-based SNAP screening tool designed for college-aged students. METHODS: College students aged 18-25 years were recruited to participate in 2 rounds of usability testing during fall 2022. Participants tested the prototype of a web-based SNAP screener tool using a standardized think-aloud method. The usability and acceptability of the tool were assessed using a semistructured interview and a 10-item validated System Usability Scale questionnaire. Audio recordings and field notes were systematically reviewed by extracting and sorting feedback as positive or negative comments. System Usability Scale questionnaire data were analyzed using the Wilcoxon signed rank test and sign test. RESULTS: A total of 12 students (mean age 21.8, SD 2.8 years; n=6, 50% undergraduate; n=11, 92% female; n=7, 58% Hispanic or Black or African American; n=9, 78% low or very low food security) participated in both rounds of user testing. Round 1 testing highlighted overall positive experiences with the tool, with most participants (10/12) stating that the website fulfills its primary objective as a support tool to encourage college students to apply for SNAP. However, issues related to user interface design, navigation, and wording of some questions in the screening tool were noted. Key changes after round 1 reflected these concerns, including improved design of response buttons and tool logo and improved clarity of screening questions. The overall system usability showed slight, but not statistically significant, improvement between round 1 and round 2 (91.25 vs 92.50; P=.10, respectively). CONCLUSIONS: Overall usability findings suggest that this web-based tool was highly usable and acceptable to urban college students and could be an effective and appealing approach as a support tool to introduce college students to the SNAP application process. The findings from this study will inform further development of the tool, which could eventually be disseminated publicly among various college campuses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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