User Experience of a Large-Scale Smartphone-Based Observational Study in Multiple Sclerosis: Global, Open-Access, Digital-Only Study
Notice bibliographique
Résumé
Background The Floodlight Open app is a digital health technology tool (DHTT) that comprises remote, smartphone sensor–based tests (daily activities) for assessing symptoms of multiple sclerosis (MS). User acquisition, engagement, and retention remain a barrier to successfully deploying such tools. Objective This study aims to quantitatively and qualitatively investigate key user experience (UX) factors associated with the Floodlight Open app. Methods Floodlight Open is a global, open-access, digital-only study designed to understand the drivers and barriers in deploying a DHTT in a naturalistic setting without supervision and onboarding by a clinician. Daily activities included tests assessing cognition (Information Processing Speed and Information Processing Speed Digit–Digit), hand-motor function (Pinching Test and Draw a Shape Test), and postural stability and gait (Static Balance Test, U-Turn Test, and Two-Minute Walk Test [2MWT]). All daily activities except the 2MWT were taken in a fixed sequence. Qualitative UX was studied through semistructured interviews in a substudy of US participants with MS. The quantitative UX analysis investigated the impact of new UX design features on user engagement and retention in US participants for 3 separate test series: all daily activities included in the fixed sequence (DA), all daily activities included in the fixed sequence except the Static Balance Test and U-Turn Test (DAx), and the 2MWT. Results The qualitative UX substudy (N=22) revealed the need for 2 new UX design features: a more seamless user journey during the activation process that eliminates the requirement of switching back and forth between the app and the email that the participants received upon registration, and configurable reminders and push notifications to help plan and remind the participants to complete their daily activities. Both UX design features were assessed in the quantitative UX analysis. Introducing the more seamless user journey (original user journey: n=608; more seamless user journey: n=481) improved the conversion rate of participants who enrolled in the study and proceeded to successfully activate the app from 53.9% (328/608) to 74.6% (359/481). Introducing reminders and push notifications (with reminders and notifications: n=350; without reminders and notifications: n=172) improved continuous usage time (proportion of participants with ≥3 consecutive days of usage: DA and DAx: ~30% vs ~12%; 2MWT: ~30% vs ~20%); test completion rates (maximum number of test series completed: DA: 279 vs 64; DAx: 283 vs 126; 2MWT: 302 vs 76); and user retention rates (at day 30: DA: 53/172, 30.8% vs 34/350, 9.7%; DAx: 53/172, 30.8% vs 60/350, 17.1%; 2MWT: 39/172, 22.6% vs 22/350, 6.2%). Inactivity times remained comparable. Conclusions The remote assessment of MS with DHTTs is a relatively nascent but growing field of research. The continued assessment and improvement of UX design features can play a crucial role in the successful long-term adoption of new DHTTs.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».