Name: iterative development of an innovative smartphone-based dietary assessment tool: traqq
Uploaded: 2021-03-19T13:30:00
Duration: 4 min 54 s
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著者らは、Traqqの開発における重要な役割を果たしたアヌーク・ギーレンとアービンド・ダテディエンに感謝したいと考えています。さらに、ロミー・ウィレムセンのデータ収集支援とユーザビリティ調査におけるデータ分析に感謝したいと考えています。最後に、専門家や参加者がプロセス全体を通して自分の経験や意見を共有してくれたことに感謝したいと考えています。開発はワーゲニンゲン大学と研究によって実行され、一部は農林食品省が資金を提供しました。

著者らは開示するものは何もない。

本論文は、スマートフォンベースの食事評価アプリTraqqの反復的な発達プロセスを提示する。必要なレベルの精度とユーザーの親しみやすさのバランスをとると、1)データ入力(すなわち、食品の識別と部分サイズの定量化のための最も正確な方法を選択する)、2)食品構成データ(正確なデータベースを選択して本格的な食品リストを作成する)、3)カスタマイズオプション(すなわち、. 食品リスト、部分サイズ定量、レシピ、および4)検証(従来の方法および/または独立した措置に対する)3,50.文献レビューの間に、研究のために開発された5つの検証済み、完全に自動化された、スマートフォンベースの食事評価ツールが3、すなわち私の食事メイト4、電子食事摂取評価(eDIA)7、イージーダイエット日記8、電子カルネットアリメンテール(e-CA)5、食べ物とトラック(EaT)6が同定されました。
このアプリと同様に、これらの5つの食事評価アプリの自動化のレベルのために、研究者の負担とコストは、データの完全性が従来の食事評価方法と比較して増加しながら、大幅に減少します。さらに、このアプリは、順番に、柔軟性の点で5つの既存の食事評価ツールとは異なります。具体的には、既存のアプリはすべて食品記録方法に基づいているのに対し、このアプリはリコールだけでなく、食品記録として使用することができます。さらに、これらのアプリの設計が固定されているのに対し、Traqqは、異なる研究目的(例えば、食事評価方法、食品リスト、サンプリングスキーム、追加の質問)3、50に合わせて変更することができるという大きな利点を有する。逆に、他の既存の食事評価アプリには、アプリに実装されていない(まだ)貴重な機能が含まれています。この点を説明するために、いくつかのアプリは、半自動化された、技術支援食事評価(TADA)システム51、52などの食品認識および部分サイズ推定のために、ユーザーが自分の食品の写真を撮ることを可能にする。
また、ユーザビリティ調査の参加者は、写真の使用が援助部分のサイズ推定に有益な追加である可能性も示した。しかし、この段階でこのような機能を実装するには、例えば、写真の角度に関して指定および指導する(すなわち、深さを評価する)、参照メーカーの必要性(すなわち、サイズと色を修正する)、写真の前後に不可欠な(すなわち、消費量を評価する)、この段階でそのような機能を実装するには、まだ多くの課題がありました。 レシピ料理の処理方法について。これらの技術的な課題のために、既存の画像ベースの食事評価アプリはまだ半自動化されているため、ユーザー、研究者、または両方の51、52によって手動画像レビューを行う必要があります。クラウドソーシングや機械学習などの技術の進歩は、食事評価53、54のための食品画像の使用を改善する可能性を秘めています。将来的には、これらのオプションは、アプリをさらに改善するために検討されます。アプリの開発プロセスは、様々な重要なステップによって特徴付けられていた。まず、アプリ作成の根拠を支える科学的概念が、アプリの一般的な概要を設定する際の意思決定を促進するという形成的な研究ステップが完了しました。
この段階では、FCDBの選択と、両方とも直接データ精度21に影響を与えるPSEAアスペクトの選択に特別な注意が払われました。FCDBに関しては、アプリはもともとオランダで使用するために開発されたので、その食品リストはオランダのFCDB、NEVO14に基づいています。将来的には、多くの食品が国に固有であるため、より広範な食品組成データを必要とする、国際的な使用のためのアプリをさらに開発することを目的としています。現在、国際FCDBはまだ存在せず、存在する場合は使用が制限されている可能性があります。具体的には、オランダの食品リストにはすでに2,389の食品が含まれているため、5カ国の国際的な食品組成テーブルの実装 は、おそらくこの食品の数を約5倍にし、食品の検索性に悪影響を及ぼし、その結果、アプリの使いやすさ。したがって、国固有の食品リストはおそらく最も価値があり、多くの場合、専門家55によって好まれます。
これは、代替食品リストのインポートを可能にし、したがって、異なる(国際的な)食品組成物テーブルへのリンクとして、アプリによって容易にされます。部分サイズに関しては、推定値の精度をサポートするために利用可能な複数のオプションがあり、例えば、画像小冊子の使用、参照オブジェクト、および/またはテキスト部分サイズの提案26。ユーザーの親しみやすさの観点から、アプリ内のPSEAの直接実装は、アプリと一緒にPSEAを使用する方が好ましいです(例えば、画像小冊子、参照オブジェクト)。アプリの開発中に、グラムで部分サイズの提案とエントリを使用して部分サイズを入力する機会を提供することにより、部分サイズの定量化を容易にするために決定されました。部分サイズの提案は、利用可能な唯一のオランダ部分サイズデータベース56に基づいている。Compl-eatやEetmeterなどのオランダの食事評価ツールもこのデータベース13、17に依存していますが、この部分サイズのデータベースは2003年から日付が付き、食器のサイズは57に増加しています。したがって、このデータベースを使用すると、食物摂取量を過小評価する可能性があります。
現在、部分サイズデータベースは、オランダ国立公衆衛生環境研究所(RIVM)、オランダ栄養センター、ワゲニンゲン大学と研究58によって更新されており、最終的にはアプリ内の部分サイズの提案を更新するために使用されます。古い部分と新しい部分の間の不一致は、必要に応じてマッピングされ、調整されます。部分サイズ画像(すなわち、選択した食品の異なる量を描写する一連の画像)の使用は、テキストベースの部分サイズの提案59に適しているが、一連の部分サイズ画像を一度に提示すると、部分サイズ推定の精度が最も高い、一度に1つの画像ではなく、 60、61。一般的に、現在利用可能なスマートフォンは比較的小さな画面を持ち、一連の画像の表示を制限します。新しい技術は、仮想プレートまたはカップ上の食品の量をスライダー61を使用して増減することができるインタラクティブな部分サイズのグラフィックスの使用を容易にするが、これらの技術は比較的新しいものであり、それでもその精度を評価するために徹底的に評価する必要がある。
アプリの開発におけるもう一つの重要なステップには、専門家と意図されたエンドユーザーの関与が含まれていました。ツールの開発プロセスに組み込まれることは多くないが(または記述されていない)11、12、専門家からのフィードバックだけでなく、意図されたエンドユーザー-は重要な61であり、ユーザビリティの最大化を可能にし、必要なレベルの精度を維持する。意図したエンドユーザーのフィードバックは、私の料理機能の最終的な設計に特に役立ちました。全体的に、ユーザーは自分の料理を作成する可能性に満足していました。しかし、たとえば、関数が自動的にデータを保存するが、これはユーザーには見えなかったプロシージャの一部に苦労しました。したがって、多くのユーザーは[保存]ボタンを検索し続け、戻って入力を失うことを恐れて立ち往生しました。この種のフィードバックに基づいて、ユーザーの期待に合わせて機能が改善されました。
結論として 、Traqq は既存のアプリやウェブベースのツールよりも多くの利点を持つ革新的なアプリです。しかし、まだ様々な制限があります。アプリはまだ自己申告に依存しているので、自己申告関連の測定誤差は依然として存在する(例えば、記憶バイアス(例えば、リコールの場合)、社会的望ましさバイアス、食品摂取の変更(すなわち、食品記録の場合)、不正確な部分サイズ推定(すなわち、両方)1。今後、最近立ち上げた新しい技術を探求 し、バーコードスキャナ、音声録音、チャットボット、画像などの機能を実装することの価値を探求し、食品の識別と部分サイズの推定を改善する可能性があります。他のアプリ(例えば、アクティビティトラッカー、睡眠トラッカー)やデバイス(例えば、加速度計、心拍数モニター、噛み付きセンサー)と接続する可能性も検討されています。最後に、バックエンドはサンプリングオプションの拡張を通じて、さらに発展を遂げていきます。

健康と疾病予防における栄養の役割に関する研究の質を確保するためには、正確な食事評価が不可欠です。現在、このような研究は、一般的に確立された自己申告の食事評価方法、すなわち、食品頻度アンケート、24時間のリコール(24hR)、および/または食品記録1を使用する。これらの方法は栄養研究にとって重要であるという事実にもかかわらず、それらはまた、メモリ関連バイアス、社会的望ましさバイアス、および研究者1、2と同様に回答者にとって負担となる様々な欠点を有する。最近の技術発明は、これらの欠点を克服する機会を提供しています。過去数年間、様々な研究グループがこの機会をつかみ、これらの既知の欠点のいくつかに対処する栄養研究のためのウェブベースおよびスマートフォンベースの食事評価ツールを開発しました(Webおよびスマートフォンベースのツールの広範な概要についてはEldridge et3を参照してください)。
それにもかかわらず、栄養研究に適した完全に自動化され、検証されたスマートフォンアプリケーション(アプリ)の数はまだ限られています。利用可能な食事評価アプリ(すなわち、商業的または研究のために開発された)のほとんどは、完全に自動化されていない(すなわち、食品の手動コーディングを必要とする)か、または(よく)検証されていない3.さらに、利用可能な検証済みのアプリのほとんどは、特定の国で1つの特定の研究目的と使用のために開発されています。むしろ固定されたデザインのために、他の研究目的や他の国でこのようなアプリを再利用することは、3、4、5、6、7、8に挑戦しているようです。最後に、食品記録に基づくアプリが利用可能であるにもかかわらず、現在までに、リコールベースのアプリはまだ存在していないようです。食品記録は反応性バイアスを起こしやすいが、すなわち、回答者は、彼らが観察されているという意識のために食物摂取量を変えるかもしれないが、これはリコールには当てはまらず、検証されたリコールベースのアプリ10の開発の必要性を強調する。Traqqと呼ばれる革新的な食事評価アプリは、研究の質問1に応じて、食品記録だけでなく、リコールとして使用することができるオランダで使用するために開発されました。
食品記録オプションとリコールオプションを交互にする可能性に加えて、このアプリはまた、その柔軟な性質のために、他の食事評価ツールとは異なります。具体的には、食品リスト、部分サイズ推定値、サンプリングスキーム、および追加の質問を組み込む可能性について。システムの柔軟性のレベルは食事行動の正確な評価を必要とする複数の研究目的に合わせて調整することを可能にする。現在、アプリは検証中であり、栄養関連の研究の様々なタイプで使用する準備ができています。アプリはまた、食事行動を測定し、影響を与えるために栄養介入プログラムで、使用するために、おそらくさらに改善することができます。信頼できる食事評価ツールの開発は難しく、特にユーザーと専門家の関与に関してこれらのプロセスに関する報告が少ないため、この論文では、スマートフォンベースの食事評価アプリの体系的かつ反復的な開発において、さまざまな情報源がどのように統合されたかについて詳細な概要を示します。このプロセスには、理論、専門家の相談、ユーザーエンゲージメントが組み込まれています。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>ASA24 Portion size picture book</td>
			<td>American National Cancer Institute</td>
			<td>na</td>
			<td>The portion size image database as used in the ASA24-tool</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Atlas.ti v8</td>
			<td>ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH</td>
			<td>na</td>
			<td>Qualitative data analysis software for research</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Compl-eat</td>
			<td>Wageningen University</td>
			<td>na</td>
			<td>The portion size suggestions database as used in the Compl-eat 24hR module</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>iOS screen record function</td>
			<td>Apple Inc.</td>
			<td>na</td>
			<td>Build-in iOS feature to make screen recordings</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NEVO (version 2016/5.0)</td>
			<td>RIVM</td>
			<td>na</td>
			<td>Dutch Food Composition Database</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Qualtrics</td>
			<td>Qualtrics XM</td>
			<td>na</td>
			<td>Online survey tool that can be used to implement additional questions in Traqq</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Recordable</td>
			<td>Invisibility ltd.</td>
			<td>na</td>
			<td>Android app to make screen recordings</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPSS version 24.0</td>
			<td>IBM Corporation</td>
			<td>na</td>
			<td>Statistical software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>System Usability Scale (SUS)</td>
			<td>na</td>
			<td>na</td>
			<td>Validated questionnaire to assess a system&#39;s usability</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

iterative development of an innovative smartphone-based dietary assessment tool: traqq

迅速かつ信頼性の高い方法で食事摂取データを収集するために、Traqqと呼ばれる柔軟で革新的なスマートフォンアプリケーション(アプリ)が開発されました(iOS / Android)。このアプリは、食品記録と24時間のリコール(または短いリコール期間)として使用することができます。異なるサンプリングスキームは、両方の方法の所定の期間内に事前に指定されたまたはランダムな日数/時間に作成することができ、プッシュ通知は参加者に食物摂取量を登録するよう促す。応答が返されない場合、通知は自動的に再スケジュールされ、データ収集が完了します。食品記録として使用するために、回答者はアプリにアクセスし、一日中食物摂取量を記録することができます。食品記録は一日の終わりに自動的に閉じます。消費されたアイテムの送信後に、リコールが終了します。リコールと食品記録モジュールは、オランダの食品組成データベース(FCDB)に基づく広範な食品リストへのアクセスを提供し、異なる研究目的に慣れることができます。食品を選択する際、回答者は同時に、一部のサイズ、すなわち、家庭用措置(例えば、カップ、スプーン、グラス)、標準部分サイズ(例えば、小、中、大)、またはグラムの重量、および消費の食べ方/時間を挿入するように促されます。部分サイズオプションは、例えば、摂食機会の代わりに、計量食品記録または消費時間の場合にのみグラムでエントリ)、調整することができます。アプリはまた、回答者が独自のレシピや製品の組み合わせを作成することができます(例えば、毎日の朝食)、消費された合計量のみを報告することを可能にするマイディッシュ機能が含まれています。その後、アプリは歩留まりと保持の要因を考慮します。データは、セキュリティで保護されたサーバーに格納されます。必要に応じて、追加の質問、すなわち、一般的に、または特定の食品または食事の機会に関連するものを組み込むことができます。このペーパーでは、エキスパート評価やユーザビリティテストなど、システムの開発 (アプリとバックエンド) について説明します。

システム(アプリとバックエンド)は、上記のプロトコルで概説されている手順を使用して開発されました。このプロセスの主要な結果は、アプリの最終的な設計で終わって、以下に説明します。
形成的研究 広範な文献レビューに加えて、いくつかのウェブベースのツール(例えば、Compl-eat 13、ASA2414、Foodbook2415、MyFood2416)を、食事評価方法論と実装された機能に関して検査しました。さらに、オランダで頻繁に使用されるいくつかの食品追跡アプリの性能(例えば、MijnEetmeter17、MyFitnessPal18、Virtuagym Food19)を比較し、食事評価方法論、情報提供、信頼性、検索エンジン、追加機能の使用(画像、バーコードスキャナ、レシピ機能など)を中心に比較しました。この検査の結果は、それが食品記録やリコールとして使用できるようにアプリを開発する決定につながった。さらに、それはオリジナルのレシピや頻繁に消費される製品の組み合わせを作成するために使用することができる私の料理機能の実装につながった(例えば、毎日の朝食)。この機能では、歩留り係数と保持係数が自動的に考慮されます。
食品と栄養素の摂取量を正確に定量化するには、実用的ではあるが、食品リストは非常に重要です。このような食品リストをコンパイルするには、食品リストの広範性と食品の検索可能性(すなわち、食品の記述が明確で理解しやすく、見つけやすい)41,42との間のトレードオフが必要です。食品組成物データは、食事評価21,22の基礎を形成するものであり、開発された食品リストを正確な食品組成データにリンクできるようにすることが重要である。アプリに含まれる食品リストは、その信頼性と豊富な食品組成データのために選択されたオランダのFCDB(NEVO)14に基づいています。もともとNEVOは2,389の食品(バージョン2016/5.0)で構成され、「混乱を招くもの」(例えば、生で消費できない食品、追加なしで消費できない食品)や、オランダの消費に基づく消費率が低いため、1,449品目の食品リストに縮小されました。
さらに、 NEVO は、異なるブランド名を持つ同様の食品が含まれています。このような場合、食品リストには一般的なオプションのみが含まれていました。さらに使いやすさを高めるために、一部の食品は「準備済み」「冷凍」「平均」「ナチュラル」などの不必要な用語を排除するために名前を変更しました。この「洗浄プロトコル」は、3人の十分な訓練を受けた研究栄養士によって開発され、NEVOが更新されると再実行できる構文によって実行されました。また、食品の検索性を最適化するために、含まれる食品の1,019の有名な同義語が食品リストに追加されました。したがって、アプリに含まれる食品リストは、最終的に2,468項目で構成されました。食品リストの開発の概要を 図 2に示します。この広範な食品リストは一般的な使用のために開発されていますが、アプリのバックエンドは必要に応じて代替食品リストのインポートを可能にします。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62032/62032fig2v2.jpg"> 図2:アプリ用に開発された食品リストの構造。 食品リストはオランダの食品組成データベース(FCDB)に基づいており、最終的な食品リストの各項目に対応する部分サイズの提案と同義語が追加されました。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62032/62032fig02large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
食事評価のもう一つの重要な側面は、部分サイズの定量化です。部分サイズ推定補助(PSEA)は、例えば、画像、参照対象物、および標準部分サイズ、24、26、44、消費される食品量の報告をサポートするが、部分サイズの誤報は依然としてバイアス24、25、45、46の実質的な源であり、異なるPSEAの有効性に関する文献は一貫性がない26である。食品画像、部分サイズ提案(すなわち、標準サイズおよび家庭用措置)およびグラム中の重量の自由な参入は、ウェブおよびスマートフォンベースの食事評価ツール34において最も使用されるPSEAである。例えば、部分サイズの提案(例えば、カップ、スプーン、小さく、大きい)は、Compl-eat13やOxford WebQ47などのツールに使用され、ASA2414やMyfood2416などのツールでは画像補助部分のサイズ推定値が使用されます。アプリに最も適切なPSEAを調査するために、パイロット調査を行い、部分サイズの提案(例えば、小、中、大、またはカップ、スプーン)、グラムの無料入力、および部分サイズ画像の精度を比較しました。この調査の結果は、グラム27に金額を入力するオプションと一緒にアプリのPSEAとして部分サイズの提案の実装につながった.
専門家のレビュー 専門家による評価の目的は、機能性と学習の容易さの点でアプリを定性的に評価することであった。多くのユーザーが探査29でソフトウェアを学ぶことを好むので、システムの学習性のレベルは重要です。合計10人の専門家、 すなわち、4人の(研究)栄養士と6人の栄養と健康行動の専門家(科学者)が、60%がAndroidスマートフォンを使用した認知ウォークスルーに参加しました。最も重要なことは、専門家の評価は、アプリの最初のバージョンが十分に直感的ではないことを示しました, 例えば,メニュー構造は曖昧なボタン/アイコンのために不明であると判断され,検索エンジンは結果の非論理的な順序を生成した。選択された項目を変更できなかったという事実に関連する専門家のレビューから生じるもう 1 つの重要なポイント。これらの結果に基づいて、アプリの設計はステージ 2 からかなりアップグレードされました (図1)。
ユーザビリティ評価 「思い出に応える」インタビューには、計22名の参加者が参加し、ユーザビリティ評価の基礎を形成しました。初期サンプルサイズは、20人の参加者36に設定され、その後データ飽和度が評価された。20回のインタビューの後にデータ飽和に達しなかったので、連続したインタビューの後にデータ飽和を評価しながら、インクルージョンが続きました。参加者は平均±標準偏差年齢が48±17歳(範囲は22〜70歳)でした。36%が男性で、人口の大半が高学歴(55%)であった。さらに、ほとんどの参加者はAndroidデバイス(n = 14、64%)を使用し、ほぼすべての参加者はスマートフォンの使用(n =21、96%)で1年以上の経験を持っていました(表1)。すべての参加者は、最小限の指示なしで、または最小限の指示でタスクを完了しました。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td>合計(n=22)</td>
		</tr>
<tr>
<td>ジェンダー</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>男性 (%)</td>
			<td>36.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>女性 (%)</td>
			<td>63.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>平均年齢(平均、SD)</td>
			<td>48.1 (17.2)</td>
		</tr>
<tr>
<td>教育レベル</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>低い (%)</td>
			<td>0</td>
		</tr>
<tr>
<td>中程度(%)</td>
			<td>45.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>高い (%)</td>
			<td>54.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>スマートフォンタイプ</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>アンドロイド (%)</td>
			<td>63.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>iOS (%)</td>
			<td>36.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>スマートフォン体験</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>6ヶ月未満(%)</td>
			<td>4.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>6ヶ月から1年(%)</td>
			<td>0</td>
		</tr>
<tr>
<td>1年以上(%)</td>
			<td>95.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>SUS (平均、SD)</td>
			<td>79.4 (15.1)</td>
		</tr>
</tbody></table>表 1.研究集団の特徴とユーザビリティ評価の結果 この表では、システムユーザビリティスケール (SUS) の結果のみが、参加者の特性とともに表されています。
一部の参加者 (n = 13, 59%)は、My皿機能を使用している間に問題を示しました。その他の (n= 5, 23%) メニュー ボタンの応答が遅かったり、小さいスマートフォンの画面サイズが不十分な場合に関連するボタンを使用する問題などの小さな機能の問題が発生しました。さらに、15(68%)の参加者は、消費された部分サイズをグラムで入力するオプションの好みを示しました。最後に、SUSスコアの評価は79/100(範囲40-100)の評価を示し、22人の参加者のうち3人だけが68/100以下のアプリを評価し、13人が>80/100以下の評価を行い、アプリがユーザーフレンドリーであると考えられることを示唆しています。したがって、全体的に、提案された改善は軽微であり、ユーザビリティ評価は有望であった。その後、研究チーム内で改善のための提案が議論され、関連があると判断された場合は、アプリの好感度と使いやすさをさらに最適化するために、ステージ4のアップグレードに組み込まれました(図1)。
最終設計 プロトコルで説明されている手順と評価調査の結果は、最終的にアプリとバックエンドの最終的な設計をもたらし、シンプルなビジュアルデザインを目指しました。このアプリは、食品記録やリコールとして使用することができます。前述のように、食品リストは NEVO の修正版です。部分サイズの推定は、食品固有の部分サイズの提案によってサポートされています。消費された部分もグラムで入力することができます。アプリのリコール版の場合、研究者は異なるタイムスロット(例えば、.、2hR、8hR、または24hR)を選択する可能性があります。異なる日や時間に食物摂取データを収集するために、様々なサンプリングスキームを所定の期間内に作成することができます。プッシュ通知は、回答者に食物摂取量を記録するよう招待します。データ収集を完了するために、応答なしの場合に招待が自動的に再スケジュールされます。リコールモジュール内では、回答者は招待を受けた後にのみ食物摂取量を報告できます。食品記録の場合、回答者はアプリにアクセスし、一日中食物摂取量を記録することができます。
ほとんどの24hRツールとは対照的に、アプリのリコールモジュールは、前の24時間48時間の食物摂取量データを収集するための自動マルチパスメソッド-5ステップの方法に基づいていません - この方法はあまりにも精巧で、アプリでの使用に時間がかかる。より具体的には、使いやすさを高め、食品摂取記録11、38、49のコンプライアンスを強化するために、ナビゲーションは、アクセスする必要がある画面の数を4(図3):1)レポートウィンドウを示す概要画面に制限することによって最小限に減少しました。2)消費された食品は検索画面で報告され、希望の項目が3)選択されると、ダイアログボックスが摂食機会と消費量を探る様子が表示され、その後4)ユーザーは記録された食品を表示する概要画面に戻ります。さらに、ユーザーは、メニューボタンから入力することができるレシピや製品の組み合わせを作成するために、マイディッシュ機能を使用することもできます。
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62032/62032fig03.jpg"> 図3:アプリのルーティングの概略図です。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62032/62032fig03large.jpg" target="_blank"></a>
データは、セキュリティで保護されたサーバーに格納されます。必要に応じて、一般的な、または特定の食事の機会や食品に関連する追加の質問を組み込むことができます。アプリは、オンライン調査ツールで接続することができます。したがって、事前に指定された時間(例えば、文脈、行動、気分の質問)でアプリを介して食物摂取とは無関係の調査を行うことは可能である。報告された食品や食事の機会に関連する具体的な質問をすることも可能です (例えば、リンゴが報告されたとき、昼食が報告されたとき)。オンライン調査ツールの使用は、アプリを介して多くの異なる質問をする機会を提供します。収集した食物摂取データは、サーバーからエクスポートし、栄養計算ソフトウェアにインポートして、さらなる分析を行うことができます。追加の質問を使用する場合、これらのデータは通常通り調査ツールで利用できます。目的は、よく構造化され、使いやすいアプリを開発することであった。デザインのスクリーンショットの一部は 、図 4A-Eに示されています。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62032/62032fig04.jpg"> 図4:アプリの最終バージョンのスクリーンショット( A) (この場合は) 2 回のリコール期間で招待を示すスタート/概要画面。ユーザーは、この時間帯に何も消費されなかった場合に備えて、製品toevoegen(すなわち、アイテムの追加)を押して、ゲドロンケンの食品またはNiets gegeten(すなわち、私は何も食べたり飲んだりしなかった)を報告することができます。(B) 食品リストから検索語 「Jus」と一致する結果を表示する検索画面。検索結果から目的のアイテムを選択できます。(C)ポップアップ画面では、選択した項目「Jus d 'orange」に関する詳細の入力が必要です。この場合、アプリは消費量と食事の機会を求めます。ユーザーは、Annuleren (すなわち、キャンセル) またはOpslaan (すなわち、保存) を押して検索結果に戻ることができます。(D) [概要]を再度表示し、今回は報告されたすべての項目を表示します。別の項目を追加することができます (製品 toevoegen) または入力を送信することができます (Lijst versturen).() Lijst versturenを選択すると、送信するかどうかを確認するポップアップが表示され、リストの送信後にこれ以上変更を加えないことをユーザーに通知します。ユーザーはキャンセルするオプションを持っています (アヌレレン) または送信する (Versturen).<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62032/62032fig04large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>

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Iterative Development of an Innovative Smartphone-Based Dietary Assessment Tool: Traqq

本稿では、専門的な評価やユーザビリティテストを含む、革新的なスマートフォンベースの食事評価アプリケーション Traqqの開発のためのプロトコルについて説明します。

革新的なスマートフォンベースの食事評価ツールの反復開発:Traqq

To collect dietary intake data in a fast and reliable manner, a flexible and innovative smartphone application (app) called Traqq was developed ...

食事評価ツールの発達過程は、多くの場合、部分的に記述されているだけでなく、科学的基盤の基礎となるプロセス全体を実証し、同等のツールの開発に利益をもたらす可能性があります。このプロトコルは、文献と既存のツールの広範なスクリーニングを含む、アプリを開発するために取られたすべてのステップを説明し、その後、専門家と意図されたエンドユーザーによるプロトタイプの構築と評価を行います。このプロトコルは、栄養研究のための食事評価ツールの発達プロセスの洞察と、行動変更アプリケーションを提供します。Traqqのようなツールの開発には、栄養研究者、栄養士、IT担当者など、複数の専門家の関与が必要です。これらの専門家は、プロセス全体を通して関与し続けるようにしてください。マネージャロールでプロジェクトを管理するには、traqq.idbit に移動します。net を使用し、管理者の資格情報を使用して、アプリケーションのバックエンドにログインします。[プロジェクトに移動] をクリックし、[表示] 列の矢印をクリックして、プロジェクト内の目的のプロジェクトを選択します。[プロジェクトの概要] ページで、[参加者] タブをクリックします。参加者の概要画面が表示されたら、[新しい参加者の追加] をクリックし、必要に応じてコードネーム、メモ、ログイン ID、およびログインキーを入力し、ファイルを保存します。各参加者の招待をスケジュールするには、[招待] タブをクリックします。[招待状の概要] 画面で、[新しい招待状の追加] をクリックします。次の画面で、参加者を選択し、期間開始時間、期間終了時刻、開始時刻、終了時刻、アンケート URL、メモを入力し、必要に応じて有効にします。[カレンダー] タブでデータ収集を追跡するには、ドロップダウンメニューから関心のある参加者を選択します。[応答] タブで回答を追跡するには、ドロップダウン メニューから対象の参加者を選択します。収集したデータを分析するには、データエクスポートの管理者に電子メールでリクエストを送信します。アプリケーションを参加者として使用するには、スマートフォンに自由に利用できるアプリをダウンロードし、ログインしてアプリにアクセスします。招待を受け取った後、通知をクリックし、開いている招待をクリックします。消費される食品を入力するには、[食品の追加] をクリックし、消費品目の名前を入力します。入力中に項目が表示された場合は、項目の名前をクリックできます。以下の画面で、消費量、対応する部分サイズの説明、食べる機会、または項目の消費時間を報告する。保存後、消費された食品がすべて報告されるまでエントリを繰り返し、リストの送信をクリックしてリストを送信します。このユーザビリティ評価では、合計22名の被験者が、インタビューを声に出して考えるに参加しました。参加者は22歳から70歳で、平均年齢は48歳でした。36%が男性で、50%以上が高学歴でした。参加者の大半はAndroidデバイスを使用し、参加者のほとんどはスマートフォンの使用に関する1年以上の経験を持っていました。システムユーザビリティスコアの評価では、平均評価は100点中79、範囲は40~100でした。68歳と13歳以下のアプリを評価したのは3人だけで、80歳以上のアプリを評価し、アプリがユーザーフレンドリーであると考えることができることを示唆しています。Traqqは、発達プロトコルを共有するための最初の柔軟な食事評価ツールです。同様の柔軟なツールの開発を目指す研究者の皆さんも支援し、刺激を与えたいと考えています。

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行動障害：栄養補助食の調節効果をモニターするための革新的なアプローチ

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An Automated Rapid Iterative Negative Geotaxis Assay for Analyzing Adult Climbing Behavior in a Drosophila Model of Neurodegeneration

An Automated Rapid Iterative Negative Geotaxis Assay for Analyzing Adult Climbing Behavior in a Drosophila Model of Neurodegeneration

神経変性のショウジョウバエモデル アダルト登山行動を分析するための自動化された迅速な反復負走アッセイ

Neurodegenerative diseases are frequently associated with a progressive loss of movement ability, reduced life span, and age-dependent neurodegeneration. ...

An Objective and Child-friendly Assessment of Arm Function by Using a 3-D Sensor

客観的かつ子供向け 3次元センサーを用いた上肢機能の評価

Progressive and irreversible muscle atrophy characterizes Spinal Muscular Atrophy (SMA) and other similar muscle disorder diseases. Objective assessment ...

Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits

消費者の利益を評価するための研究ツールとしてeMASSカスタマイズプログラムを適用する

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization ...

Assessment of Sexual Behavior of Male Mice

雄マウスの性行動評価

Sexual behavior is highly species-specific. Although rodents have slightly different sexual behaviors, mice and rats have a similar sexual behavioral ...

Assessment of Midline Lingual Point-Pressure Somatosensation Using Von Frey Hair Monofilaments

フォン・フレイヘアモノフィラメントを用いた正中リンガルポイント血圧間感覚の評価

Detection and discrimination threshold estimates for oral point pressure are assessed using Von Frey Hair monofilaments. Consistent with previously ...