Siena F Davis

1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite

teoria

Marisa A Ellsworth

1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite

Hannah E Payne

1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite

Sala Shelby M.

1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite

Joshua H West

1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite

Amber L Nordhagen

1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite

Abstract

fundal

Deși categoria Sănătate și fitness a Apple App Store prezintă sute de aplicații de numărare a caloriilor, nu se cunoaște măsura în care aplicațiile populare de numărare a caloriilor includ teoria comportamentului sănătății.

Obiectiv

Acest studiu evaluează prezența teoriei comportamentului în sănătate în aplicațiile de numărare a caloriilor.

Metode

Datele pentru acest studiu au provenit dintr-o analiză extinsă a conținutului celor mai populare 10 aplicații de numărare a caloriilor din categoria Sănătate și fitness din Apple App Store.

Rezultate

Fiecare aplicație a primit un scor teoretic pentru a reflecta măsura în care teoria comportamentului sănătății a fost integrată în aplicație. Cel mai mare scor posibil a fost 60. Din cele 10 aplicații evaluate, My Diet Coach a obținut cel mai mare scor teoretic de 15. MapMyFitness și Yumget au primit cele mai mici scoruri de 0. Scorul mediu teoretic dintre aplicații a fost de 5,6.

Concluzii

Majoritatea aplicațiilor de numărare a caloriilor din eșantion conțineau o teorie minimă a comportamentului de sănătate.

Introducere

Până în prezent, nicio cercetare nu a analizat măsura în care aplicațiile populare de numărare a caloriilor includ teoria comportamentului în sănătate. O limitare importantă a cercetărilor anterioare privind aplicațiile generale de sănătate și fitness este timpul scurt și implicarea cu aplicațiile în timpul analizei de conținut. Metodologiile utilizate în studiile anterioare sunt utile pentru a oferi o imagine de ansamblu generală asupra conținutului, dar domeniul lor de aplicare limitat face dificilă identificarea tuturor cazurilor de integrare a teoriei comportamentului în sănătate. Scopul acestui studiu a fost de a efectua o analiză extinsă a conținutului celor mai populare 10 aplicații de numărare a caloriilor din categoria Sănătate și fitness din App Store. În mod specific, scopul acestei analize a fost de a evalua prezența teoriei comportamentului în sănătate în aplicațiile selectate de numărare a caloriilor, atunci când este utilizat pe scară largă pe parcursul unei săptămâni.

Metode

Design de studiu

Acest proiect de studiu a prezentat o analiză a conținutului aplicațiilor de numărare a caloriilor disponibile prin App Store. Doi studenți absolvenți de masterat în sănătate publică instruiți în teoria comportamentului în sănătate au codat aplicațiile pentru a determina măsura în care construcțiile teoriei comportamentului în sănătate au fost prezente în aplicații.

Probă

Aplicațiile iOS au fost selectate deoarece au fost identificate ca având un scor ușor mai mare decât aplicațiile Android pe măsurile recenziilor și clasamentelor utilizatorilor [5]. Deoarece mai mult de jumătate dintre utilizatorii de telefoane mobile descarcă doar aplicații gratuite, eșantionul a fost limitat la aplicații gratuite [6]. O abordare similară cu ceea ce s-a făcut în studiile anterioare a fost utilizată pentru a identifica cele mai relevante și populare aplicații [4,7]. Cuvintele cheie contor de calorii și diet tracker au fost folosite pentru a identifica aplicațiile. Căutarea inițială a returnat 319 de aplicații unice. Eșantionul de studiu a cuprins cele mai populare 10 aplicații, determinate de numărul de stele și recenzii. Eșantionul a fost limitat la 10 aplicații pentru a permite programatorilor de studii postuniversitare de minimum o săptămână să se angajeze și să codeze fiecare aplicație.

Procedură

Fiecare programator a descărcat câte 5 aplicații de studiu diferite pe iPhone. Au folosit o singură aplicație exclusiv pentru a urmări caloriile pentru toate mesele pe parcursul a cel puțin 7 zile și au repetat acest proces până când au fost utilizate toate cele 10 aplicații. Interfața fiecărei aplicații a fost explorată și codificată temeinic pe baza unei rubrici adaptate din West et al și Doshi et al [3,8].

Pentru a determina nivelul de fiabilitate interrater dintre cei doi codificatori studenți absolvenți, fiecare a codificat două aplicații preliminare, ceea ce presupunea codificarea a 60 de itemi teoretici fiecare pentru un total de 120 de itemi. Cercetătorii au calculat apoi kappa pentru acordul ulterior ca 0,809. Acest coeficient arată un acord substanțial bazat pe intervalul .61 până la .80 recomandat de Landis și Koch [9].

Măsurare

Măsurarea, inclusiv selectarea instrumentelor și metodologia, a fost adaptată dintr-un studiu realizat de West et al pentru a evalua teoria sănătății în aplicațiile de dietă, care sunt distincte de aplicațiile de numărare a caloriilor [3]. Construcțiile din modelul credinței privind sănătatea, modelul transteoretic, teoria comportamentului planificat și teoria cognitivă socială au fost abordate în rubrică. Instrumentul de codare a inclus 12 construcții în raport cu numărarea caloriilor (Tabelul 1). Fiecare dintre cele 12 construcții a fost evaluat pe 5 niveluri de interacțiune cu utilizatorul, ducând la 60 de itemi bazați pe teorie. Cele 5 niveluri de interacțiune cu utilizatorii descrise de West et al au fost informații generale sau orientări, evaluare, feedback, asistență generală și asistență personalizată [3,8].

tabelul 1

Integrarea teoretică în aplicațiile selectate de numărare a caloriilor (n = 10).

Constructe comportamentaleInformații generale a Evaluare b Feedback c Asistență generală d Asistență personalizată e
Cunoștințe f, g, h, i 30000
Beneficii percepute f, g, h, i 10010
Bariera percepută f, g, i 00000
Riscuri percepute f, h 10001
Autoeficacitate g, h, i 10021
Norme sociale g, h 00011
Auto-monitorizare g, i 41142
Stabilirea obiectivelor i 23323
Controlul stimulului g, i 20014
Recompensarea de sine g, i 10001
Sprijin social g, i 20025
Învățare diversă g, i 00000

o aplicație a furnizat în primul rând informații generale sau date care nu au fost individualizate.

b Evaluare: aplicația a cerut utilizatorului practici sau strategii comportamentale actuale.

c Feedback: aplicația a oferit comentarii cu privire la practicile sau strategiile comportamentale actuale ale utilizatorului.

d Asistență generală: aplicația a oferit sugestii neindividualizate despre cum să schimbi sau să aplici o strategie (nu pe bază de evaluare sau feedback).

e Asistență personalizată: aplicația a oferit sugestii despre cum să schimbați sau să aplicați o strategie special adaptată utilizatorului.

f Model de credință în sănătate.

g Modelul transteoretic.

h Teoria comportamentului planificat.

și teoria cognitivă socială.

Analiză

Software-ul statistic STATA versiunea 13 (StataCorp) a fost utilizat pentru analiză. Fiecare aplicație a fost codificată în conformitate cu cele 5 niveluri ale fiecăruia dintre cele 12 construcții. A fost creată o subscală pentru fiecare construcție prin însumarea valorilor nivelurilor de interacțiune cu utilizatorul. Intervalul posibil a fost 0-5. Apoi, un scor total al teoriei a fost atribuit fiecărei aplicații prin însumarea valorilor subscalei de construcție. Scorurile totale ale teoriei au variat de la 0 la 60.

Rezultate

Numărul de recenzii pentru aplicații a variat de la 24 la 2435. Numărul de stele pentru aplicații a variat de la 4 la 5. Pe toate nivelurile de interacțiune, constructele care au fost cel mai frecvent codificate pentru cunoștințe, auto-monitorizare, stabilirea obiectivelor, asistență socială și controlul stimulilor. Fiecare aplicație a atribuit un scor pentru a reflecta măsura în care teoria este integrată. În general, aplicațiilor le lipsește teoria comportamentului asupra sănătății. Antrenorul My Diet a obținut cel mai mare scor teoretic de 15. MapMyFitness și Yumget au obținut cele mai mici clasamente cu scoruri 0. Scorul mediu al teoriei a fost de 5,6 (Tabelul 2).

masa 2

Scorurile teoretice ale aplicațiilor selectate de numărare a caloriilor.

Numele cereriiScorul teoretic (0-60)
Antrenorul meu pentru dietă15
Jurnalul meu dietetic14
MyFitnessPal8
MyNetDiary7
Contor de calorii, Dining Out, Food și exerciții de urmărire6
PhotoCalorie4
Pierde-l!1
MapMyRun1
MapMyFitness0
Yumget0

Discuţie

Principalele constatări

Majoritatea aplicațiilor din acest studiu au doar o teorie a comportamentului sănătății minim integrată. Lipsa integrării teoriei comportamentului de sănătate poate fi o indicație timpurie a potențialului scăzut pentru aplicațiile de studiu de a influența comportamentul pe termen lung. Aceste aplicații sunt populare în rândul utilizatorilor, după cum se remarcă prin numărul de stele și recenzii, dar aplicațiile pot avea sau nu succes în schimbarea comportamentului utilizatorului. Dezvoltatorii de aplicații au probabil un set de competențe axat pe aspectele tehnice ale dezvoltării, cu scopul de a crea o aplicație populară, nu de a integra teoria comportamentului sănătății [4]. Această lipsă de informații evidențiază necesitatea cooperării dintre specialiștii în educație medicală autorizați și dezvoltatorii de aplicații [4].

Cunoașterea a fost tratată doar la un nivel superficial; aplicațiile au furnizat informații generale, dar nu au evaluat cunoștințele utilizatorului în efortul de a le schimba. În unele privințe, aceasta reflectă încercările de a schimba comportamentul folosind medii tradiționale caracterizate prin transferuri unidirecționale de informații. Dovezi de auto-monitorizare au fost identificate în aplicațiile de studiu, dar acest lucru ar fi de așteptat deoarece scopul aplicațiilor de numărare a caloriilor este de a urmări dieta.

Includerea unor construcții teoretice de sănătate, cum ar fi stabilirea obiectivelor și sprijinul social în crearea de aplicații, este un pas progresiv pentru dezvoltatori, dar sunt necesare cercetări viitoare pentru a determina eficacitatea acestor constructe pentru a schimba comportamentul de sănătate. Studii suplimentare ar trebui să măsoare cât de eficiente sunt aceste obiective - de exemplu, dacă obiectivele sunt considerate obiective SMART (specifice, măsurabile, realizabile, realiste, în timp util). Sprijinul social a primit cel mai mare scor; multe aplicații au oferit opțiuni pentru a împărtăși succesele în numărarea caloriilor și pierderea în greutate pe diferite site-uri de rețele sociale.

Au existat exemple încurajatoare de integrare a teoriei comportamentului sănătății în aplicațiile de studiu, dar au existat și unele construcții care lipseau și acestea ar putea fi ușor integrate în versiunile viitoare. Eficacitatea de sine este definită ca fiind credința cuiva în capacitatea sa de a produce rezultatul dorit. În scopul acestui studiu, auto-eficacitatea ar putea fi măsurată prin încrederea utilizatorilor în capacitatea lor de a consuma mai puține calorii. O autoeficiență ridicată îmbunătățește realizarea umană prin promovarea unei asigurări puternice în capacitatea de a stăpâni sarcini dificile [10]. Pierderea în greutate poate fi o faptă descurajantă de realizat, iar autoeficacitatea scăzută este o barieră în calea îmbunătățirii dietei și a obținerii unei greutăți sănătoase. Aplicațiile viitoare pot aborda creșterea autoeficacității prin încorporarea unei scale de evaluare a încrederii pentru ca utilizatorii să conceptualizeze mai ușor îmbunătățirile încrederii în sine. În plus, viitoarele aplicații pot implementa mesaje personalizate de sprijin și încurajare pentru a spori încrederea utilizatorilor.

Potrivit lui McAlister și colab., Învățarea secundară este „învățarea de a efectua noi comportamente prin expunerea la afișările interpersonale sau media ale acestora, în special prin modelarea de la egal la egal” [11]. Exemple de comportament dietetic reușit pot influența comportamentul persoanelor care încearcă să iasă la dietă. Aplicațiile viitoare ar putea include videoclipuri cu oameni care numără cu succes caloriile în setările publice sau linkuri către rețelele sociale pentru a încuraja activitățile de asistență a colegilor. Aceste interacțiuni ar putea ajuta persoana care face dietă să învețe din comportamentele pozitive și să ia decizii mai sănătoase.

Recompensarea de sine a fost definită ca „recompense pe termen scurt și frecvente pe care oamenii le acordă” [11]. Indivizii sunt capabili să simtă satisfacție în progresul lor pe măsură ce își oferă aceste recompense [11]. Recompensarea de sine poate motiva individul să avanseze în dietă și în numărarea caloriilor atunci când rezultatele nu sunt imediate. De multe ori, indivizii sunt capabili să suporte efecte negative pe termen scurt, recunoscând că pot duce la rezultate pozitive pe termen lung [11]. Un exemplu de auto-recompensare într-o aplicație ar fi încurajarea utilizatorului să aloce bani în fiecare zi în care numără calorii pentru a cumpăra lucruri care să aducă împlinire. Un alt exemplu al modului în care o aplicație ar putea integra această construcție ar fi trimiterea unui e-mail individualizat pentru a le reaminti utilizatorilor să se recompenseze pentru numărarea caloriilor. Această recompensă poate fi stabilită de individ în conformitate cu dorințele și nevoile sale.

Limitări

La interpretarea rezultatelor acestui studiu ar trebui luate în considerare mai multe limitări. În primul rând, cercetătorii și-au limitat eșantionul la 10 aplicații de numărare a caloriilor. Este posibil ca o evaluare care să includă o dimensiune mai mare a eșantionului să fi produs rezultate diferite. Cu toate acestea, studiile anterioare care utilizează eșantioane mai mari au constatat, de asemenea, că aplicațiile de sănătate nu au teoria comportamentului în materie de sănătate [3,4]. O dimensiune mică a eșantionului a fost selectată pentru acest studiu pentru a permite programatorilor să utilizeze fiecare aplicație timp de o săptămână întreagă pentru a evalua prezența teoriei comportamentului sănătății. În al doilea rând, aplicațiile care includeau componente de activitate fizică au fost incluse în eșantion. Este posibil ca unele dintre teoriile observate în aplicații să fie destinate activității fizice și nu numărării caloriilor. În consecință, rezultatele pot supraestima prezența teoriei comportamentului în sănătate. Aplicațiile care conțineau o componentă de activitate fizică au fost incluse în eșantion, deoarece majoritatea aplicațiilor de numărare a caloriilor măsoară atât aportul de calorii, cât și cheltuielile de calorii, iar cheltuielile de calorii se măsoară folosind activitatea fizică.

Concluzie

Majoritatea aplicațiilor disponibile astăzi permit utilizatorilor să dobândească cunoștințe și să urmărească comportamentul. Deși acesta este un pas în direcția corectă, nu este suficient pentru schimbarea comportamentului. Aplicațiile viitoare ar trebui să încorporeze structuri precum autoeficacitatea, învățarea secundară și recompensarea de sine pentru a crește rezultatele pozitive și schimbarea comportamentului la utilizatori.

Mulțumiri

Această cercetare a fost finanțată printr-un grant intern de la Universitatea Brigham Young.