Preferences for Mobile App Features to Support People Living With Chronic Heart Diseases: Discrete Choice Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using digital health technologies to aid individuals in managing chronic diseases offers a promising solution to overcome health service barriers such as access and affordability. However, their effectiveness depends on adoption and sustained use, influenced by user preferences. objectives: This study quantifies the preferences of individuals with chronic heart disease (CHD) for features of a mobile health app to self-navigate their disease condition. Methods: We conducted an unlabeled web-based choice survey among adults older than 18 years with CHD living in Australia, recruited via a web-based survey platform. Four app attributes-ease of navigation, monitoring of blood pressure and heart rhythm, health education, and symptom diary maintenance-were systematically chosen through a multistage process. This process involved a literature review, stakeholder interviews, and expert panel discussions. Participants chose a preferred mobile app out of 3 alternatives: app A, app B, or neither. A D-optimal design was developed using Ngene software, informed by Bayesian priors derived from pilot survey data. Latent class model analysis was conducted using Nlogit software (Econometric Software, Inc). We also estimated attribute importance and anticipated adoption rates for 3 app versions. Results: Our sample included 302 participants with a mean age of 50.5 (SD 18.2) years. Latent class model identified 2 classes. Older respondents with education beyond high school, prior experience with mobile health apps, and a positive perception of app usefulness were more likely to be in class 1 (257/303, 85%) than in class 2 (45/303, 15%). Class 1 membership preferred adopting a mobile app (app A: β coefficient 0.74, 95% uncertainty interval (UI) 0.41-1.06; app B: β coefficient 0.53, 95% UI 0.22-0.85). Participants favored apps providing postmonitoring recommendations (β coefficient 1.45, 95% UI 1.26-1.64), tailored health education (β coefficient 0.50, 95% UI 0.36-0.64), and unrestricted symptom diary entry (β coefficient 0.58, 95% UI 0.41-0.76). Class 2 showed no preference for app adoption (app A: β coefficient -1.18, 95% UI -2.36 to 0.006; app B: β coefficient -0.78, 95% UI -1.99 to 0.42) or any specific attribute levels. Vital sign monitoring was the most influential attribute among the 4. Scenario analysis revealed an 84% probability of app adoption with basic features, rising to 92% when app features aligned with respondents' preferences. Conclusions: The study's findings suggest that designing preference-informed mobile health apps could significantly enhance adoption rates and engagement among individuals with CHD, potentially leading to improved clinical outcomes. Adoption rates were notably higher when app attributes included easy navigation, vital sign monitoring, feedback provision, personalized health education, and flexible data entry for symptom diary maintenance. Future research to explore factors influencing app adoption among different groups of patients is warranted.
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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».