Mobile Health App for Adolescent Asthma Self-Management: Development and Usability Study of the Pulmonary Education and Knowledge Mobile Asthma Action Plan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adolescents with asthma are vulnerable to poor asthma outcomes due to inadequate self-management skills and nonadherence to medications. Mobile health (mHealth) apps have shown promise in improving asthma control, medication adherence, and self-efficacy. However, existing mHealth asthma apps lack personalization and real-time feedback and are not tailored for at-risk adolescents. Objective: This study aimed to design, develop, and test a smartphone-based mHealth Asthma Action Plan for adolescents, called Pulmonary Education and Knowledge Mobile Asthma Action Plan (PEAK-mAAP), in preparation for a large-scale randomized controlled trial. Methods: We employed user-centered design principles to develop our app, leveraging our previous work and following guidelines from the National Heart, Lung, and Blood Institute. The app consists of a patient-facing mobile app and a provider-facing portal. A convenience sample of 13 adolescents (aged 12-20 years) was recruited from the Arkansas Children's Research Institute database or direct health care provider referrals. Participants underwent a task-based usability assessment followed by the System Usability Scale assessment to measure user satisfaction, interface effectiveness, and overall system usability. Results: PEAK-mAAP integrates 7 core modules supporting personalized asthma self-management, symptom monitoring, medication tracking, and real-time feedback. The mean System Usability Scale score was 83/100 (SD 5.54), indicating high user satisfaction and system usability. Notably, older adolescents (>17 years) reported higher usability scores (87.5) than younger users (77.5), suggesting potential age-related differences in app navigation and engagement. Conclusions: The results demonstrate that PEAK-mAAP is a feasible and user-friendly mHealth intervention for adolescent asthma self-management. While the high usability score reflects a positive user experience, some participants encountered initial usability challenges, highlighting the need for minor refinements and user training materials. The integration of personalized self-management tools and real-time feedback distinguishes PEAK-mAAP from existing asthma apps, addressing key barriers to adherence and engagement. Moving forward, an ongoing randomized controlled trial will assess its clinical effectiveness, long-term engagement, and impact on asthma outcomes, providing further insights into its potential as a scalable solution for adolescent asthma care.
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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».