Usability and Utility of a Mobile App to Deliver Health-Related Content to an Older Adult Population: Pilot Noncontrolled Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital patient-centered interventions may be important tools for improving and promoting social interaction, health, and well-being among older adults. In this regard, we developed a mobile app called DigiAdherence for an older adult population, which consisted of easy-to-access short videos and messages, to improve health-related knowledge among them and prevent common health conditions, such as falls, polypharmacy, treatment adherence, nutritional problems, and physical inactivity. OBJECTIVE: This study aimed to assess the usability and utility of the DigiAdherence app among Portuguese older adults 65 years or older. METHODS: In this pilot noncontrolled quasi-experimental study, older adults who were patients at the primary health care center in Portimão, Portugal, and owned a smartphone or tablet were recruited. Participants were assessed at baseline, given access to the DigiAdherence app for 1 month, and assessed again immediately after 30 days (first assessment) and 60 days after stopping the use of the app (second assessment). App usability and utility (primary outcomes) were analyzed in the first follow-up assessment using a structured questionnaire with 8 items. In the second follow-up assessment, our focus was on knowledge acquired through the app. Secondary outcomes such as treatment adherence and health-related quality of life were also assessed. RESULTS: The study included 26 older adults. Most participants rated the different functionalities of the app positively and perceived the app as useful, attractive, and user-friendly (median score of 6 on a 7-point Likert scale). In addition, after follow-up, participants reported having a sense of security and greater knowledge in preventing falls (16/24, 67%) and managing therapies and polypharmacy (16/26, 62%). CONCLUSIONS: The DigiAdherence mobile app was useful and highly accepted by older adults, who developed more confidence regarding health-related knowledge. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/29675.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».