Involving End Users in the Development and Usability Testing of a Smartphone App Designed for Individuals With Prediabetes: Mixed-Methods Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Technology is more likely to be used when it is designed to meet the needs of end users. To supplement the Small Steps for Big Changes diabetes prevention program, a smartphone app was developed in partnership with past Small Steps for Big Changes clientele. Usability testing is critical for the ongoing use and adoption of mobile health apps by providing insight on where appropriate adjustments and improvements need to be made to ensure user satisfaction. Objective: A focus group with 7 participants was conducted to examine the app's usability and collect feedback for future iterations. Methods: Past Small Steps for Big Changes clientele participated in a cognitive walkthrough of 8 novel tasks and completed the System Usability Scale survey. Participants were then given the option to use the app for 3 weeks before completing the User-Mobile Application Rating Scale. Results: Analysis of the cognitive walkthrough identified 26 usability problems; each was coded using a heuristic evaluation to describe usability errors. The most frequently coded errors included inappropriate progress feedback, information appearing in an illogical order, counterintuitive design, and issues with app aesthetics. A mean summary score of 66.8% (SD 18.91) was reported for the System Usability Scale, representing a marginal acceptability score and indicating that design issues needed to be resolved. A User-Mobile Application Rating Scale mean score of 3.59 (SD 0.33) was reported, implying an average acceptability rating. Conclusions: These findings identified necessary improvements in the app, ranging from minor aesthetic problems to major functionality problems. Involving end users allows the app to be tailored to the client's preferences and increases the likelihood of usage. This app aligns with Small Steps for Big Changes' program components and behavior change techniques that can improve health outcomes for future clients and allow them to self-monitor their exercise, diet, and goals.
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 | 0,041 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».