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Enregistrement W4407251940 · doi:10.2196/50225

Impact of Platform Design and Usability on Adherence and Retention: Randomized Web- and Mobile-Based Longitudinal Study

2025· article· en· W4407251940 sur OpenAlexvenueno aff
Xinrui Jiang, Michelle Timmons, Elias Boroda, Marie Onakomaiya

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintUsabilityWorld Wide WebWeb usabilityComputer sciencePsychologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Low retention and adherence increase clinical trial costs and timelines. Burdens associated with participating in a clinical trial contribute to early study termination. Electronic patient-reported outcome (ePRO) tools reduce participant burden by allowing remote participation, and facilitate communication between researchers and participants. The Datacubed Health (DCH) mobile app is unique among ePRO platforms in its application of behavioral science principles (reward, motivation, identity, etc) in clinical trials to promote engagement, adherence, and retention. Objective: We evaluated the impact of platform design and usability on adherence and retention with a longitudinal study involving repeated patient-facing study instruments. We expected participants assigned to complete instruments in the DCH mobile app to stay in this study longer (increased retention) and complete more surveys while in this study (increased adherence) due to the enhanced motivational elements unique to the participant experience in the DCH app group, and this group's overall lower burden of participation. Methods: A total of 284 adult participants completed 24 weekly surveys via 1 of 4 modalities (DCH app vs DCH website vs third-party website vs paper) in a web-based and mobile longitudinal study. Participants were recruited from open access websites (eg, Craigslist or Facebook [Meta]), and a closed web-based user group. All participation occurred remotely. Study staff deliberately limited communications with participants to directly assess the main effects of survey administration modality; enrollment and study administration were largely automated. Participants assigned to the DCH app group experienced behavioral science-driven motivational elements related to reward and identity formation throughout their study journey. There was no homolog to this feature in any other tested platform. Participants assigned to the DCH app group accessed study measures using passcodes or smartphone biometrics (face or touch ID). Participants in the DCH website group logged into a website using a username and password. Participants in the third-party website group accessed web-based surveys via personalized emailed links with no need for password authentication. Paper arm participants received paper surveys in the mail. Results: Mode of survey administration (DCH app vs DCH website vs third-party website vs paper) predicted study retention (F9,255=4.22, P<.001) and adherence (F9,162=5.5, P<.001). The DCH app group had greater retention than the paper arm (t=-3.80, P<.001), and comparable retention to the DCH website group. The DCH app group had greater adherence than all other arms (DCH web: t=-2.42, P=.02; third-party web: t=-3.56, P<.001; and paper arm: t=-4.53, P<.001). Conclusions: Using an ePRO platform in a longitudinal study increased retention and adherence in comparison to paper instruments. Incorporating behavioral science design in an ePRO platform resulted in further increase in adherence in a longitudinal study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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