Teoria comportamentului sănătății în aplicațiile populare de numărare a caloriilor O analiză a conținutului
Siena F Davis
1 Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea Brigham Young, Provo, UT, Statele Unite
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 comportamentale | Informații generale a | Evaluare b | Feedback c | Asistență generală d | Asistență personalizată e |
| Cunoștințe f, g, h, i | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Beneficii percepute f, g, h, i | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| Bariera percepută f, g, i | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Riscuri percepute f, h | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| Autoeficacitate g, h, i | 1 | 0 | 0 | 2 | 1 |
| Norme sociale g, h | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| Auto-monitorizare g, i | 4 | 1 | 1 | 4 | 2 |
| Stabilirea obiectivelor i | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| Controlul stimulului g, i | 2 | 0 | 0 | 1 | 4 |
| Recompensarea de sine g, i | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| Sprijin social g, i | 2 | 0 | 0 | 2 | 5 |
| Învățare diversă g, i | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |