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Enregistrement W7117242628 · doi:10.2196/81115

A Mobile App (MyPeer) Co-Designed With Immigrant Adolescents for Better Sexual and Reproductive Health: Usability Study

2025· article· en· W7117242628 sur OpenAlexaffvenueabout
Salima Meherali, Amyna Ismail Rehmani, Mariam Ahmad, Piper Scott-Fiddler, Paula Pinzon-Hernandez, Zeba Khan, Sarah Flicker, Philomina Okeke-Ihejirika, Bukola Salami, Eleni Stroulia, Ashley Vandermorris, Josephine Pui-Hing Wong, Wendy Norman, Shannon D Scott, Sarah Munro

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoYork UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityMobile appsImmigrationSocial mediaMobile deviceAppealParticipatory designmHealthDigital literacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents require comprehensive sexual and reproductive health (SRH) education to successfully transition from puberty into adulthood. However, they often experience barriers and challenges while trying to promote their SRH or access SRH services. Such challenges are amplified among youth from migrant backgrounds, who may further be constrained by societal stigmas and cultural taboos regarding SRH. Mobile health interventions have the potential to provide culturally relevant, accessible, and evidence-based SRH educational resources; however, few SRH mobile apps in Canada are co-designed with immigrant youth or meaningfully integrate their voices and lived experiences. OBJECTIVE: We aimed to co-design a culturally relevant and evidence-based mobile app with immigrant adolescents to provide accurate SRH resources. In this paper, we present the findings of the usability testing of our SRH mobile app-MyPeer. METHODS: Throughout our study, we used a community-based participatory research approach and implemented the principles of human-centered design to co-design our mobile app. For our usability study, we recruited immigrant adolescents and interest holders working with the target population. Adolescents participated in moderated focus group discussions (FGDs) and interest holders evaluated the app's quality using the standardized Mobile App Rating Scale (rating components on a scale of 1-5). All FGDs were audio-recorded and later analyzed to implement changes in the app. Mobile App Rating Scale (MARS) scores and responses were analyzed descriptively to evaluate the app's engagement, functionality, aesthetics, quality of information, and subjective app quality. RESULTS: Overall, 25 adolescents and 17 interest holders participated in this usability study. We analyzed the findings from the FGDs and categorized them into four categories: (1) navigation and interface, (2) SRH information quality and learning, (3) technical performance, and (4) accessibility and multimedia usability. Adolescents found the app visually appealing and the interface easy to navigate. They appreciated interactive features, such as quizzes, and the presentation of information through various media (eg, videos and infographics). However, they also identified technical issues, such as map glitches and navigation inconsistencies, and requested deeper content on SRH topics. The data from the MARS checklist completed by interest holders were analyzed descriptively. The app received the highest scores in the domains of functionality, with mean scores of 4.3 (performance and navigation); engagement, with mean scores of 3.7 (interest); and aesthetics, with mean scores of 4.1 (graphics) and 3.9 (visual appeal). The lowest rated items were customization, with a mean score of 2.5, and interactivity, with a mean score of 3.1. CONCLUSIONS: Our app-MyPeer-has promising usability and appeal for adolescents looking for SRH information. Incorporating feedback from youth and content experts helped identify both technical refinements and content requirements. Our findings support the app's potential as a scalable, youth-centered SRH digital tool and emphasize the value of participatory design in youth digital interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,443 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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