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Enregistrement W4397004301 · doi:10.2196/46151

Usability and Utility of a Mobile App to Deliver Health-Related Content to an Older Adult Population: Pilot Noncontrolled Quasi-Experimental Study

2024· article· en· W4397004301 sur OpenAlexvenueno aff
Marta Lemos, Ana Rita Henriques, David G. Lopes, Nuno Mendonça, André Victorino, Andreia Costa, Miguel Arriaga, Maria João Gregório, Rute Dinis de Sousa, Helena Canhão, Ana Maria Rodrigues

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregEuropean Regional Development Fund
Mots-clésUsabilityLikert scaleMedicinePolypharmacySystem usability scaleQuality of life (healthcare)GerontologyPopulationPsychological interventionMobile appsPhysical therapyPsychologyWeb usabilityNursingWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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