Tailoring mHealth for Healthy Aging: Focus Group Study With Retirement-Age Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adoption of mobile health (mHealth) technologies among older adults remains significantly lower than in younger populations, despite their potential to promote healthier lifestyles and mitigate age-related health risks. OBJECTIVE: This study aims to explore the perspectives of retirement-age adults on mHealth interventions, identifying factors that influence their adoption, such as persuasive elements in the app design and psychological techniques. METHODS: A qualitative focus group study was conducted with 19 Spanish participants recruited from urban community settings in Madrid, Spain (mean age 61.5 years; 15/19, 79% women). Participants discussed their attitudes, barriers, and preferences for mHealth tools. Focus groups were recorded, transcribed, and coded using an iterative process to ensure rigorous data analysis. An abductive approach was followed, using the persuasive design principles framework and the behavior change techniques' taxonomy, and representing any theme outside those frameworks. RESULTS: Participants expressed generally positive attitudes toward mHealth tools, favoring intuitive, user-friendly designs that are minimally time-demanding. However, significant barriers also emerged, such as low digital literacy and concerns about technology dependence. Key design preferences (persuasive design principles) and psychological techniques (behavior change techniques) were deemed beneficial, with preferred features such as tailored and meaningful goal-setting, self-monitoring, positive feedback (eg, congratulating messages after achieving a goal; social rewards), and a moderated use of notifications and prompts. Participants also stressed the importance of age-appropriate recommendations (eg, suggested diets for their age and characteristics) and design (eg, accessible, easy-to-use interfaces and human-like communication). Additionally, some preferences appeared to be culturally grounded (eg, rejection of anglicisms and the desire for locally relevant content, such as suggested activities specific to Madrid). Social support mechanisms, such as group activities and peer interactions through mHealth, were seen as critical for fostering motivation and engagement. CONCLUSIONS: mHealth interventions for this population should offer accessible and easy-to-use interfaces along with initial tutorials, facilitating an easy onboarding to overcome low digital literacy, thereby enhancing both usability and initial adoption. Furthermore, by providing meaningful, tailored content (eg, personalized diets and goals) and social features that foster peer connection (eg, user chats or organized activities), these tools may better support sustained engagement over time.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».