Developing a Multiprofessional Mobile App to Enhance Health Habits in Older Adults: User-Centered Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although comprehensive lifestyle habits are crucial for healthy aging, their adherence tends to decline as individuals grow older. Sustaining a healthy life over time poses a motivational challenge. Some digital tools, such as smartphone apps aimed at promoting healthy habits, have been used to counteract this decline. However, a more profound investigation is necessary into the diverse experiences of users, particularly when it concerns older adults or those who are unfamiliar with information and communications technologies. OBJECTIVE: We aimed to develop a mobile app focused on promoting the health of older adults based on the principles of software engineering and a user-centered design. The project respected all ethical guidelines and involved the participation of older adults at various stages of the development of the app. METHODS: This study used a mixed methods approach, combining both quantitative and qualitative methodologies for data collection. The study was conducted in Ribeirão Prêto, São Paulo, Brazil, and involved 20 older adults of both genders who were aged ≥60 years and enrolled in the Physical Education Program for the Elderly at the University of São Paulo. The research unfolded in multiple phases, encompassing the development and refinement of the app with active engagement from the participants. RESULTS: A total of 20 participants used a mobile health app with an average age of 64.8 (SD 2.7) years. Most participants had a high school education, middle-class status, and varying health literacy (mean score 73.55, SD 26.70). Overall, 90% (18/20) of the participants owned smartphones. However, 20% (4/20) of the participants faced installation challenges and 30% (6/20) struggled with web-based searches. The focus groups assessed app usability and satisfaction. Adjustments increased satisfaction scores significantly (Suitability Assessment of Materials: 34.89% to 70.65%; System Usability Scale: 71.23 to 87.14). Participant feedback emphasized font size, navigation, visual feedback, and personalization, and suggestions included health device integration, social interaction, and in-app communication support. CONCLUSIONS: This study contributes to the development of health care technologies tailored to the older adult population, considering their specific needs. It is anticipated that the resulting app will serve as a valuable tool for promoting healthy habits and enhancing the quality of life for older adults.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».