Development and usability testing of a technology-based intervention for promoting physical activity among post-treatment cancer survivors (WExercise) using the multi-process action control framework
Notice bibliographique
Résumé
Background: To promote physical activity in post-treatment cancer survivors, a mobile application WExercise was developed using the Multi-Process Action Control Framework. It contains 10 weekly online lesson to facilitate reflective, regulatory, and reflexive processes to help participants to form and sustain physical activity behavior. Objectives: To test the usability and acceptability of WExercise in post-treatment cancer survivors. Methods: This study involved four phases: (1) preparing application content, (2) expert panel review (comprising oncology healthcare workers, exercise specialists, and behavior change researchers), (3) developing the app, and (4) usability test. The usability test was conducted cross-sectionally using direct observation of application navigation tasks, a quantitative survey, and qualitative interviews among 10 post-treatment cancer survivors. Results: In Phase 2, the expert panel rated the application highly on relevance, accuracy, comprehensiveness, meaningfulness, and easiness to understand (average score = 3.83 out of 4). The application was developed accordingly. In Phase 4, the System Usability Score was 75 %, greater than the cut-off point. Participants gave the items assessing acceptance of the application positive ratings (e.g., satisfaction = 4.30 out of 5). Based on the performance and feedback, the application was modified, including adjusting the font size and improving the visualization of buttons. Conclusion: Overall, experts and potential users considered the application relevant, usable, and acceptable. It has the full potential for further testing in a larger trial for its effectiveness in promoting physical activity in cancer survivors.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».