Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

التطوير التكراري لاداة تقييم غذائي مبتكرة تعتمد على الهواتف الذكية: تراك

Published: March 19, 2021 doi: 10.3791/62032
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1
1Division of Human Nutrition and Health, Wageningen University and Research

Summary

هذه المقالة يصف بروتوكول لتطوير مبتكرة الهاتف الذكي القائم على تطبيق التقييم الغذائي Traqq، بما في ذلك تقييمات الخبراء واختبار قابلية الاستخدام.

Abstract

لجمع بيانات المداواة الغذائية بطريقة سريعة وموثوقة، تم تطوير تطبيق الهاتف الذكي مرنة ومبتكرة (التطبيق) ودعا Traqq (دائرة الرقابة الداخلية / الروبوت). يمكن استخدام هذا التطبيق كسجل غذائي واستدعاء 24 ساعة (أو فترات استدعاء أقصر). ويمكن إنشاء مخططات مختلفة لأخذ العينات إما في أيام/أوقات محددة مسبقا أو عشوائية في غضون فترة محددة سلفا لكلا الطريقتين، مع إخطارات دفع لحث المشاركين على تسجيل مداهم الغذائي. في حالة عدم الاستجابة، يتم إعادة جدولة الإشعارات تلقائيا لضمان جمع البيانات بالكامل. للاستخدام كسجل غذائي، يمكن للمستجيبين الوصول إلى التطبيق وتسجيل مداهم الغذائي على مدار اليوم. وتغلق سجلات الأغذية تلقائيا في نهاية اليوم؛ تذكر إغلاق بعد تقديم المواد المستهلكة. ويوفر الاستدعاء ووحدة تسجيل الأغذية إمكانية الوصول إلى قائمة طعام واسعة النطاق تستند إلى قاعدة بيانات تكوين الأغذية الهولندية، التي يمكن أن تعتاد على تناسب أغراض بحثية مختلفة. عند اختيار مادة غذائية، يطلب من المجيبين في وقت واحد إدراج حجم الجزء، أيفي التدابير المنزلية(مثل.،أكواب، ملاعق، نظارات)، أحجام جزء قياسي(على سبيل المثال،صغيرة، متوسطة، كبيرة)، أو الوزن بالجرام، وتناول الطعام مناسبة / وقت الاستهلاك. يمكن تعديل خيارات حجم الجزء ، على سبيل المثال، الدخول فقط بالجرام في حالة وجود سجل غذائي وزنها أو وقت الاستهلاك بدلا من تناول الطعام المناسبة). يتضمن التطبيق أيضا وظيفة My Dishes ، والتي تسمح للمدعى عليه بإنشاء وصفات أو مجموعات منتجات خاصة به(على سبيل المثال، وجبة إفطار يومية) والإبلاغ فقط عن إجمالي الكمية المستهلكة. في وقت لاحق، التطبيق حسابات لعوامل العائد والاحتفاظ. يتم تخزين البيانات على خادم آمن. إذا رغبت في ذلك، يمكن إدراج أسئلة إضافية، أي،بشكل عام أو تلك المتعلقة بمواد غذائية محددة أو مناسبات تناول الطعام. تصف هذه الورقة تطوير النظام (التطبيق والواجهة الخلفية) ، بما في ذلك تقييمات الخبراء واختبار قابلية الاستخدام.

Introduction

التقييم الغذائي الدقيق أمر بالغ الأهمية لضمان جودة الدراسات حول دور التغذية في الصحة والوقاية من الأمراض. حاليا، تستخدم هذه الدراسات عموما أساليب التقييم الغذائي القائمة للإبلاغ الذاتي، أياستبيانات تردد الطعام، وتذكر 24 ساعة (24hRs)، و /أو سجلات الطعام1. على الرغم من حقيقة أن هذه الأساليب ذات أهمية كبيرة لأبحاث التغذية ، إلا أنها تمتلك أيضا عيوبا مختلفة ، مثل التحيز المرتبط بالذاكرة ، والتحيز الاجتماعي ، وهي مرهقة للمستجيب وكذلك الباحث1،2. وتتيح الابتكارات التكنولوجية الحديثة الآن الفرصة للتغلب على هذه العيوب. خلال السنوات الماضية، انتهزت مجموعات بحثية مختلفة هذه الفرصة ووضعت أدوات تقييم غذائية على شبكة الإنترنت والهواتف الذكية لأبحاث التغذية التي تعالج بعض هذه العيوب المعروفة (انظر Eldridge et al.3 للحصول على نظرة عامة شاملة على الأدوات القائمة على الويب والهاتف الذكي)، أيتقليل أسباب الخطأ، وتحسين سهولة الاستخدام، وتقليل عبء المشارك والباحث1.

ومع ذلك، لا يزال عدد تطبيقات الهواتف الذكية المؤتمتة بالكامل والمعتمدة (التطبيقات) المناسبة لأبحاث التغذية محدودا. معظم تطبيقات التقييم الغذائي المتاحة(أيتجاريا أو مطورة للبحث) إما غير مؤتمتة بالكامل(أيتتطلب ترميزا يدويا للمواد الغذائية) أو أنها غير (جيدة) تم التحقق من صحتها3. وعلاوة على ذلك، تم تطوير معظم التطبيقات المعتمدة المتاحة لغرض بحث محدد واحد واستخدامها في بلد معين؛ بسبب تصاميم ثابتة بدلا من ذلك، إعادة استخدام مثل هذه التطبيقات لأغراض بحثية أخرى أو في بلدان أخرى يبدو تحديا3،4،5،6،7،8. وأخيرا ، على الرغم من توفر التطبيقات المستندة إلى سجلات الطعام ، حتى الآن ، لا يبدو أن التطبيقات المستندة إلى الاستدعاء موجودة حتى الآن. على الرغم من أن السجلات الغذائية عرضة للتحيز التفاعل، أي.، قد يغير المجيبون تناول الطعام بسبب الوعي بأنهم يتم ملاحظتهم2،9، وهذا ليس هو الحال بالنسبة للتذكير، مما يؤكد على الحاجة إلى تطوير التطبيق القائم على الاستدعاء المعتمد10. تم تطوير تطبيق تقييم غذائي مبتكر يسمى Traqq لاستخدامه في هولندا والذي يمكن استخدامه كسجل غذائي بالإضافة إلى الاستدعاء ، اعتمادا على السؤال البحثي1.

وإلى جانب إمكانية بالتناوب بين خيار تسجيل الطعام وخيار الاستدعاء، وهذا التطبيق يختلف أيضا عن غيرها من أدوات التقييم الغذائي بسبب طبيعته المرنة. على وجه التحديد، فيما يتعلق بقائمة الأغذية، وتقديرات حجم الجزء، وخطط أخذ العينات، وإمكانية إدراج أسئلة إضافية. مستوى المرونة في النظام يتيح الخياطة لأغراض بحثية متعددة تتطلب تقييما دقيقا للسلوكيات الغذائية. حاليا، التطبيق هو في طور التحقق من صحة وسوف تكون جاهزة لاستخدامها في أنواع مختلفة من البحوث ذات الصلة بالتغذية. يمكن أيضا استخدام التطبيق ، وربما تحسينه أكثر للاستخدام ، في برامج التدخل الغذائي لقياس السلوكيات الغذائية والتأثير عليها. وبما أن تطوير أدوات تقييم غذائي موثوق بها أمر صعب ، والتقارير عن هذه العمليات نادرة ، خاصة فيما يتعلق بمشاركة المستخدم والخبراء3و11و12، تقدم هذه الورقة نظرة عامة مفصلة حول كيفية دمج مصادر المعلومات المختلفة في التطوير المنهجي والمكرر لتطبيق التقييم الغذائي القائم على الهاتف الذكي. تتضمن العملية النظرية والتشاور مع الخبراء ومشاركة المستخدمين.

Protocol

ملاحظة: أجريت جميع الإجراءات بما في ذلك المشاركين الإنسان بطريقة غير الغازية عن طريق أساليب البحث النوعية في الغالب. وقد تم الحصول على موافقة مستنيرة من جميع المشاركين قبل بدء التقييمات. يصف هذا البروتوكول عملية التطوير التكراري التي يمكن تقسيمها تقريبا إلى أربع مراحل تتشابك فيها المراحل 1-3(الشكل 1).

Figure 1
الشكل 1:نظرة عامة على مراحل عملية التطوير التكراري للتطبيق. وتألفت عملية التطوير من خمس مراحل في المجموع. غير أن العملية كانت تكرارية مما يعني أن المراحل من 1 إلى 3 متشابكة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

1. إجراء بحوث تكوينية واسعة النطاق استعدادا لعملية التطوير الفعلية.

  1. إجراء بحوث سطح المكتب استكشاف القائمة على شبكة الإنترنت والهواتف الذكية القائمة على أدوات التقييم الغذائي، مع إيلاء اهتمام خاص للميزات المعروفة أن تكون ذات أهمية رئيسية لجمع البيانات تناول الطعام دقيقة، أيطريقة لإدخال الغذاء (بما في ذلك قائمة المواد الغذائية وFCDB الأساسية) وتقديرات حجم جزء.
  2. فحص أدوات التقييم الغذائية القائمة على الويب والهاتف الذكي مع التركيز على جوانب مثل منهجية التقييم الغذائي ، وتوفير المعلومات ، والموثوقية ، ومحرك البحث ، والميزات المنفذة(على سبيل المثال، الصور ، ماسح الباركود ، وظائف الوصفة).
  3. استشارة الخبراء في مجال التقييم الغذائي.
    ملاحظة: تمت مناقشة نتائج البحث المكتبي والتفتيش على الأدوات الموجودة مع خبراء في مجال التقييم الغذائي، مما أدى إلى مشروع خطة تصميم لتطوير التطبيق. وقام الخبراء بتقييم مشروع خطة التصميم هذه، كما تم تحسينها على النحو المطلوب.

2. تصميم التطبيق تقييم النظام الغذائي

  1. إنشاء التصميم المرئي للتطبيق النظر في جوانب هامة مثل الرسوم المتحركة والعلامات التجارية واللون والتخطيط والطباعة20.
    ملاحظة: كما الفضاء واللون والخطوط والرسومات، وعناصر واجهة تسليط الضوء على المحتوى ونقل التفاعل، فمن الضروري لدمج العناصر التي تسهل وظيفة التطبيق.
  2. حدد FCDB جديرة بالثقة (هنا، NEVO) لتسهيل حسابات المواد الغذائية من البيانات التي تم جمعها تناول الطعام14.
  3. إنشاء قائمة طعام من خلال تقييم وصف المواد الغذائية المذكورة في FCDB تقييما نقديا.
    ملاحظة: يتم تطوير FCDBs في الغالب للاستخدام المهني؛ أوصاف الغذاء غالبا ما تكون معقدة وتعيق البحث(على سبيل المثال،"السمن قليل الدسم 35٪ من الدهون < 10 غرام من الدهون المشبعة غير المملحة"23).
  4. صياغة متطلبات محرك البحث؛ النظر في استخدام علامات الترقيم والأسماء الأجنبية والأخطاء الإملائية ومصطلحات البحث المختلفة وترتيب نتائج البحث لتسهيل البحث عن المواد الغذائية.
  5. حدد تقدير حجم الجزء (المساعدات) من خلال تقييم أدوات التقييم الغذائية المختلفة الموجودة والاختبار الميداني للخيارات المناسبة.
  6. تصميم التوجيه داخل التطبيق لضمان أن التنقل للمستخدم من خلال التطبيق هو منطقي، ويمكن التنبؤ بها، وسهلة المتابعة.
  7. تصميم ميزات الخلفية ومتطلبات للسيطرة على التطبيق؛ تشمل الوظائف المتعلقة بالإدارة العامة للمشروع، وإدارة المشاريع الخاصة(على سبيل المثال،المشاركين، والدعوات، وجمع البيانات)، وإدارة المستخدم(مثل.

3. التقييمات التي أجراها الباحثون

ملاحظة: بعد كل ترقية، تم اختبار التطبيق من قبل علماء التغذية وأخصائيي التغذية الأبحاث من ذوي الخبرة في التقييم الغذائي (الاختبار الداخلي) للتحقق مما إذا كانت الوظائف قد تحسنت كما هو متوقع. الإرشادات التالية هي أن تنفذ من قبل الباحثين.

  1. إجراء تقييم الخبراء عن طريق الإرشادات التفصيلية المعرفية لمحاكاة تجربة المستخدم لأول مرة بحيث يمكن للخبراء استكشاف التطبيق بشكل فردي ودون توجيه28. تأكد من أن الإرشادات التفصيلية المعرفية تتكون من الخطوات التالية.
    1. تأكد من أن الخبير يكمل استبيانا عاما للاستفسار عن العلامة التجارية ونوع الهاتف الذكي.
    2. قم بتثبيت التطبيق على الهاتف الذكي الخاص بالخبير.
      ملاحظة: لضمان التثبيت والأداء السليمين وتقليل مخاطر الانقطاعات أثناء التقييم، يوصى بأن يتحقق الباحث أولا من وظائف التطبيق.
    3. إرشاد الخبير حول إجراءات الاختبار التي يطلب فيها من كل خبير أن يضطلع بدور المستخدم لأول مرة(أيمشارك باحث). التأكيد على أن التقييم يتم من منظور المستخدم وليس من وجهة نظر الخبير نفسه.
      ملاحظة: كان من المفترض أن يكون المستخدم مستخدما متمرسا للهواتف الذكية وأن يكون لديه معرفة باستخدام التطبيقات بشكل عام. ومع ذلك، تم استخدام هذا التطبيق للمرة الأولى.
    4. بدء تشغيل الشاشة والتسجيل الصوتي.
    5. يكون الخبير إكمال معاينة المعرفية أثناء استخدام التطبيق وتنفيذ مجموعة محددة سلفا منالمهام 31: 1) "أريد أن أسجل العشاء بلدي. لقد بدأت مع كوب من حساء الطماطم وكوب من الحليب." ، 2) "بعد ذلك ، أكلت طبق المعكرونة ، والتي أستهلكها بانتظام وأريد إدخالها كمفضلة(أيسلف أطباقي)." [تم توفير وصفة]، 3) "كما استهلكت أيضا طبق المعكرونة، أريد أن أضيف هذا إلى سجل تناول الطعام اليوم." ، و 4) "دخلت كل ما أكلته أثناء العشاء. أريد أن تحقق دخولي مرة أخرى ومن ثم تقديمه.".
      ملاحظة: أثناء أداء المهام، يقوم الخبير بإبلاغ الباحث عن عملية تفكيره، أيمن خلال شرح الخطوات اللازمة لإكمال المهمة الموصوفة.
    6. إجراء متابعة موجزة لتوضيح الغموض32، وتوفير الفرصة للخبير للحصول على تعليقات إضافية.
    7. تقييم نتائج كل خبير من خلال التحقق من التسجيلات للتأكد من تنفيذ المهام على النحو المنشود ومن خلال مراجعة التعليقات الإضافية المقدمة.
    8. 10- تقاسم النتائج مع الخبراء لتقييم ما إذا كانت الافتراضات التي تم إجراؤها استنادا إلى التسجيلات صحيحة.
      ملاحظة: نوقشت نتائج التقييم وجرى تحديد أولوياتها بالتشاور مع الخبراء. وبناء على نتائج هذا التقييم، تم تطوير التطبيق بشكل أكبر.
  2. إجراء اختبار قابلية الاستخدام مع المستخدمين المقصودين لتقييم قابلية التطبيق للتطبيق وقابلية الإعجاب بين المستخدمين المقصودين من خلال إجراء مقابلات بصوت عال ومقياس قابلية استخدام النظام (SUS)33 باتباع الخطوات التالية:
    1. توظيف المشاركين الذين يمثلون مجموعة المستخدمين المستهدفين35.
    2. إرشاد المشارك بشأن إجراءات الدراسة، بما في ذلك تسجيل الشاشة والصوت. ثم، الحصول على موافقة مستنيرة من المشاركين.
      ملاحظة: من المهم أن يشجع الباحث المشارك على "التفكير بصوت عال" أثناء التقييم، أيشرح أفكاره حول الخطوات المطلوبة لإكمال كل مهمة أثناء أداء المهمة، وكذلك التعليق على الوظائف التي عملت أو لم تعمل بشكل جيد.
    3. قم بتثبيت التطبيق على الهاتف الذكي للمشارك.
      ملاحظة: لضمان التثبيت والأداء السليمين وتقليل المخاطر على الانقطاعات أثناء التقييم، يوصى بأن يتحقق الباحث أولا من وظائف التطبيق.
    4. اطلب من المشارك أداء مهمة تدريبية للمقابلة بصوت عال: اطلب من المشاركين تصور غرفة نومهم وحساب عدد النوافذ ، مع إخبار الباحث بما شاهدوه وفكروا فيه أثناء عد النوافذ. بعد ذلك ، اطلب من المشاركين الاقتراب من إحدى النوافذ في غرفة نومهم ووصف تجاربهم في طريقهم إلى تلك النافذة.
      ملاحظة: تم توفير مهمة الممارسة وتكرارها إذا لزم الأمر لضمان أن المشاركين يشعرون بالراحة للتفكير بصوت عال على النحو المطلوب37.
    5. بدء تشغيل الشاشة والتسجيل الصوتي.
    6. اطلب من المشارك إكمال المقابلة الفعلية بصوت عال مع المهام المحددة مسبقا: يجب على المشارك: 1) تسجيل كل ما أكله وشربه خلال اليوم السابق ، و 2) تسجيل طبق مستهلك بانتظام من خلال وظيفة My Dishes.
    7. خلال الجلسة، لاحظ، ودون الملاحظات، وحفز المشاركين على مواصلة التفكير بصوت عال، إذا لزم الأمر، من خلال مطالبات بسيطة مثل "الاستمرار في التحدث بصوت عال"، "قل لي ما رأيك"، أو "قل لي ما يدور في ذهنك". تقليل المزيد من التفاعلات لمنع التدخل في عملية تفكير المشارك28،32.
    8. إجراء متابعة موجزة لتوضيح الغموض32.
    9. اطلب من المشارك إكمال استبيان تقييم مع أسئلة عامة تتعلق بالعمر والجنس والمستوى التعليمي ونوع الهاتف الذكي ومستوى تجربة الهاتف الذكي(أيأن المستخدمين ذوي الخبرة هم أكثر عرضة لأداء المهام بسرعة وبشكل صحيح38)، وكذلك استبيان SUS33-a 10 عناصر لتقييم قابلية النظام لاستخدامها عن طريق تسجيل مقياس Likert يتراوح بين 1 (نختلف بشدة) إلى 5 (أوافق بشدة).
    10. تحليل البيانات من كل جلسة من قبل 1) نسخ، الترميز، وخلق (الفرعية)المواضيع، و 2) حساب النتيجة SUS باستخدام صيغة محددة مسبقا مما أدى إلى درجة بين 0 إلى 10033،حيث درجة من >68/100 يشير إلى أن وظائف الأداة على مستوى أعلى من المتوسط من قابلية الاستخدام ودرجة >80/100 يشير إلى قابلية الاستخدام ممتازة39، 40.
      ملاحظة: من المستحسن أن يقوم الباحث الذي قام بتوجيه الجلسة بتحليل البيانات باستخدام برنامج تحليل البيانات النوعي. ويمكن استشارة باحث ثان في حالة وجود غموض.
  3. إجراء التحقق الكمي من سجلات المداواة الغذائية مقابل الأساليب التقليدية المعتمدة ويفضل أن تكون مستقلة التدابير3.
    ملاحظة: يتم التحقق من صحة التطبيق مقابل على شبكة الإنترنت والهاتف القائم(أيالمقابلات) 24hRs فضلا عن العلامات البولية والدم الكيميائية الحيوية المستقلة. وبما أن التحقق الكمي للتطبيق خارج نطاق هذه الورقة، فلن تتم مناقشة هذا الأمر أكثر من ذلك.

4. استخدام نظام الخلفية لإدارة التطبيق والدراسة

ملاحظة: النظام له ثلاثة مستويات التخويل: (1) يوفر مستوى التخويل هذا الوصول إلى كافة أقسام الخلفية(أيإنشاء مستخدمين جدد وتحديد إذن المستخدم ومنح المستخدمين حق الوصول إلى مشروع واحد أو أكثر)؛ (2) مديري المشاريع - يسمح مستوى الترخيص هذا بالوصول إلى مشاريع محددة وإمكانية إنشاء مشاريع جديدة؛ و(3) الباحثين - هذا المستوى من الترخيص يوفر فقط الوصول إلى المشاريع المحددة التي يشارك فيها الباحثون.

  1. إدارة المستخدمين والمشاريع في الخلفية من قبل المسؤولين
    1. الوصول إلى الواجهة الخلفية عبر الإنترنت عبر traqq.idbit.net، مع بيانات اعتماد تسجيل الدخول(أياسم المستخدم وكلمة المرور).
    2. إنشاء مشروع جديد بالنقر فوق علامة التبويب المشاريع ثم على إنشاء مشروع جديد.
    3. في الشاشة التالية، أدخل تفاصيل المشروع المطلوب(أياسم المشروع، وصف جهة الاتصال، البريد الإلكتروني للاتصال، هاتف جهة الاتصال، موقع جهة الاتصال).
      ملاحظة: اسم المشروع فقط إلزامي لإنشاء مشروع جديد. سيصبح وصف جهة الاتصال والبريد الإلكتروني ورقم الهاتف وموقع الويب مرئيا في التطبيق أسفل زر الاتصال والمعلومات.
    4. حدد الميزات المطلوبة(أيقائمة المنتجات، واسأل عن مناسبة تناول الطعام و/أو وقت الاستهلاك أو التسجيل أو الاستدعاء).
      ملاحظة: يتطلب كل مشروع جديد اتخاذ قرارات فردية فيما يتعلق بطريقة التقييم الغذائي الأنسب(أيالسجل أو الاستدعاء) وقائمة الطعام وتقدير حجم الجزء وأوقات تناول الطعام أو الوجبات.
    5. حفظ المشروع الجديد من خلال النقر على حفظ.
      ملاحظة: عند إغلاق الشاشة، يعود المسؤول إلى شاشة نظرة عامة على المشروع.
    6. بعد ذلك، قم بإنشاء مستخدم جديد بالنقر فوق علامة التبويب المستخدم ثم على إضافة مستخدم جديد.
    7. في الشاشة التالية، أدخل اسم مستخدمأو كلمة مرور،وعين للمستخدم دورا (أيالمسؤول أو المدير أو المستخدم).
    8. حفظ المستخدم الجديد عن طريق النقر على حفظ.
      ملاحظة: عند إغلاق الشاشة، يعود المسؤول إلى شاشة نظرة عامة للمستخدم.
    9. تعيين مستخدم لمشروع بالنقر فوق رمز المفكرة(أي.، تحرير العمود) لمستخدم معين.
    10. تعيين مشروع عن طريق فتح القائمة المنسدلة ضمن المشاريع المرتبطة، وتحديد المشروع المطلوب ، والنقر على إضافة.
      ملاحظة: يجب تكرار هذا الإجراء لكل مشروع يحتاج المستخدم إلى تعيينه.
    11. قم بتوصيل بيانات اعتماد تسجيل الدخول إلى المستخدم الجديد مع عنوان URL الخلفي.
  2. إدارة المشاريع في الخلفية من قبل الباحثين (i.e., دور المدير أو المستخدم)
    1. تسجيل الدخول إلى الخلفية عبر traqq.idbit.net باستخدام بيانات الاعتماد التي يوفرها المسؤول.
    2. انقر على الانتقال إلى المشاريع لإدارة المشاريع.
    3. انقر فوق السهم في العمود عرض للمشروع المطلوب.
      ملاحظة: بعد القيام بذلك، يتم أخذ الباحث إلى صفحة نظرة عامة على المشروع، وتظهر علامات تبويب جديدة لهذا المشروع المحدد.
    4. أدخل المشاركين في الخلفية بالنقر على علامة التبويب المشاركين. بعد ذلك، عند ظهور شاشة نظرة عامة على المشارك، انقر على إضافة مشارك جديد.
    5. في الشاشة التالية، أدخل الاسم الرمزي، ملاحظات (اختياري)،معرف تسجيل الدخول، مفتاح تسجيل الدخول،وتنتهي مع حفظ.
      ملاحظة: من المستحسن استخدام معرف الدراسة للمشارك ك اسم رمزي معرف تسجيل الدخول. وهذا يقلل من الارتباك للمشارك في حالة بيانات اعتماد تسجيل الدخول متعددة. علاوة على ذلك، يكون الاسم الرمزي مرئيا في الاستجابات. استخدام معرف المشارك يجعل من السهل استخدام البيانات. يجب تكرار هذا الخيار لكل مشارك. بالنسبة للمجموعات الكبيرة، يمكن استخدام استيراد المشاركين من الملف (.csv). هنا، يجب تقديم نفس التفاصيل لكل مشارك. قد لا تحتوي الخلفية على أي معلومات شخصية للمشاركين.
    6. جدولة الدعوات لكل مشارك بالنقر على علامة التبويب دعوات. بعد ذلك، عند ظهور شاشة نظرة عامة على الدعوة، انقر على إضافة دعوة جديدة.
    7. في الشاشة التالية، حدد مشاركا من القائمة المنسدلة، وأدخل وقت بدء الفترة، ووقت انتهاء الفترة، ووقت الفتح، ووقت الإغلاق، وعنوان URL للمسح (أياختياري لتنفيذ الأسئلة الإضافية)، والملاحظات (اختياري)، وتمكين (نعم دائما).
      ملاحظة: يشير وقت البدء والانتهاء للفترة إلى الإطار الزمني للإبلاغ(أي.،ما تم استهلاكه بين ..:.. و..:.).). وعلى النقيض من ذلك، يشير وقت الافتتاح والإغلاق إلى الفترة التي يمكن فيها للمشارك الإبلاغ عن مدة تناوله. ويتطلب التنفيذ الصحيح لدراسة استقصائية خارجية بعض الترميز؛ لهذا، ينصح تعليمات من المسؤول. بالنسبة لمعظم الدعوات، يمكن استخدام الخيار استيراد الدعوات من (.csv) ضمن ملف. يتطلب الملف نفس المعلومات للإدخال اليدوي. كما يمكن إنشاء الدعوات عن طريق مخططات أخذ العينات (أي،حيث يقوم النظام بإنشاء مخطط دعوة عشوائي عبر أيام وأوقات مختلفة استنادا إلى إعداد مسبق لقواعد مثل فترة أخذ العينات، وعدد الدعوات المطلوبة، والموعد النهائي للاستجابة). ومن مزايا خيار نظم أخذ العينات أن النظام يقوم تلقائيا بجدولة دعوة جديدة في حالة عدم الاستجابة.
    8. تعقب جمع البيانات عبر علامة التبويب التقويم عن طريق تحديد أحد المشاركين الذين يهمهم الأمر من القائمة المنسدلة.
      ملاحظة: يوفر التقويم نظرة عامة حول الدعوات المجدولة داخل مشروع، إما بشكل عام أو للمشاركين المحددين. يتم تصوير الدعوات المستقبلية باللون الأزرق ، والدعوات السابقة المكتملة خضراء ، في حين أن الدعوات السابقة دون استجابة حمراء. ويمكن أيضا التحقق من الاستجابات للدعوات عبر علامة التبويب استجابة.
    9. تعقب الاستجابات عبر علامة التبويب استجابة.
      ملاحظة: في قسم الاستجابة، يتم جمع بيانات تناول الطعام المبلغ عنها(أيالمواد الغذائية، والكمية المستهلكة، ومناسبة تناول الطعام و/ أو وقت الاستهلاك).
    10. يطلب من المسؤول تصدير البيانات.
      ملاحظة: يمكن تصدير البيانات من الخلفية إلى ملف .csv لمزيد من التحليل(على سبيل المثال،الردود / بيانات تناول الطعام وبيانات التوافق) من قبل المسؤول. وتشمل الردود المواد الغذائية المبلغ عنها، وأحجام أجزاء مختارة، والكميات المستهلكة بالغرام، ومناسبات/أوقات تناول الطعام.
    11. استيراد ملف .csv في برنامج حساب التغذية للتحليلات الغذائية المتعمقة.
      ملاحظة: يمكن استيراد البيانات إلى برنامج حساب التغذية الذي يجعل استخدام FCDB الهولندية.

5. استخدام التطبيق من قبل المشاركين أثناء الدراسة

  1. قم بتنزيل التطبيق المتاح مجانا من App Store (iOS) أو متجر Google Play (Android)، والوصول إلى التطبيق عن طريق تسجيل الدخول.
    ملاحظة: بيانات اعتماد تسجيل الدخول، كما هو مقدم من الباحث، مطلوبة للوصول إلى التطبيق (الخطوة 4.2.5.). بعد تسجيل الدخول، يرسل التطبيق دعوات كما هو مجدول في الخلفية استنادا إلى بيانات اعتماد المشارك (الخطوة 4.2.7).).
  2. بعد تلقي دعوة عبر التطبيق، أبلغ عن تناول الطعام.
    ملاحظة: يمكن للمشاركين تسجيل مداهم الغذائي فقط في الأيام والأوقات المحددة مسبقا.
    1. افتح التطبيق بالنقر على الإشعار المستلم أو عن طريق فتح التطبيق عبر رمز التطبيق.
      ملاحظة: بعد فتح التطبيق، تظهر شاشة نظرة عامة على الدعوة حيث يتم عرض الدعوات السابقة والحالية.
    2. انقر على الدعوة المفتوحة.
      ملاحظة: يتم أخذ المشارك إلى شاشة نظرة عامة حيث تكون فترة الدعوة مرئية.
    3. أدخل المواد الغذائية المستهلكة أولا عن طريق النقر على المنتج toevoegen (إضافة عنصر الغذاء).
      ملاحظة: يتم أخذ المشارك إلى شاشة البحث.
    4. ابدأ بكتابة اسم العنصر المستهلك(على سبيل المثال،عصير البرتقال [jus d 'orange]). انقر على العنصر المطلوب كما يظهر أثناء الكتابة.
    5. في الشاشة التالية، قم بالإبلاغ عن الكمية المستهلكة (Hoeveelheid)، وصف حجم الجزء المقابل (بورتي)، مناسبة الأكل (Maaltijdmoment) و / أو وقت الاستهلاك (Tijdstip)، وتنتهي بالحفظ (Opslaan) .
    6. كرر الخطوات المذكورة أعلاه حتى يتم الإبلاغ عن جميع المواد الغذائية.
    7. تقديم القائمة (استدعاء) عن طريق النقر على (Lijst versturen) (إرسال قائمة) ، أو الدعوة تغلق تلقائيا في نهاية اليوم (سجل).
      ملاحظة: الخيار "قائمة إرسال" مرئيا أيضا في إصدار السجل، بحيث يمكن للمشاركين الذين يستخدمون السجل أيضا إرسال الإدخال إلى قاعدة البيانات. ومع ذلك، حتى إذا تم إرسال البيانات بالفعل، الدعوة لا يزال يغلق في نهاية اليوم، إرسال كافة البيانات إلى الملقم.

Representative Results

وقد تم تطوير النظام (التطبيق والواجهة الخلفية) باستخدام الخطوات المبينة في البروتوكول المذكور أعلاه؛ وترد أدناه النتائج الرئيسية لهذه العملية، ونهاية مع التصميم النهائي للتطبيق.

البحوث التكوينية
بالإضافة إلى استعراض الأدب واسعة النطاق ، تم تفتيش العديد من الأدوات على شبكة الإنترنت(على سبيل المثال، Compl أكل13، ASA2414، Foodbook2415، MyFood2416)فيما يتعلق منهجية التقييم الغذائي والميزات المنفذة. بالإضافة إلى ذلك ، تمت مقارنة أداء العديد من تطبيقات تتبع الطعام المستخدمة بشكل متكرر في هولندا (على سبيل المثال، MijnEetmeter17، MyFitnessPal18، Virtuagym Food19)، مع التركيز على جوانب مثل منهجية التقييم الغذائي ، وتوفير المعلومات والموثوقية ومحرك البحث واستخدام ميزات إضافية(على سبيل المثال، الصور ، ماسح الباركود ، وظائف الوصفة). أدت نتائج هذا التفتيش إلى قرار تطوير التطبيق بطريقة يمكن استخدامها كسجل غذائي واستدعاء. وعلاوة على ذلك، أدى إلى تنفيذ وظيفة أطباق بلدي، والتي يمكن استخدامها لخلق وصفات الأصلي أو مجموعات المنتجات المستهلكة في كثير من الأحيان(على سبيل المثال،وجبة إفطار يومية). وفي إطار هذه الوظيفة، تؤخذ عوامل الغلة والاحتفاظ في الاعتبار تلقائيا.

لتحديد كمية الطعام والمواد المغذية بدقة، فإن وجود قائمة كاملة، وإن كانت عملية، للأغذية أمر بالغ الأهمية. يتطلب تجميع قائمة الطعام هذه مقايضة بين اتساع قائمة الطعام وإمكانية البحث في المواد الغذائية(أيأن تكون الأوصاف الغذائية واضحة ومفهومة وسهلة تحديد موقعها)41و42. وبما أن بيانات تكوين الغذاء تشكل الأساس الأساسي للتقييم الغذائي21،22، فمن المهم التأكد من أن قائمة الأغذية المطورة يمكن ربطها ببيانات دقيقة عن تكوين الغذاء. قائمة الطعام المدرجة في التطبيق يستند إلى FCDB الهولندية (NEVO)14، والتي تم اختيارها لموثوقيتها وبيانات تكوين الأغذية الغنية. في الأصل ، يتكون NEVO من 2389 مادة غذائية (الإصدار 2016/5.0) ، والتي تم تخفيضها إلى قائمة طعام تضم 1449 عنصرا عن طريق القضاء على "العناصر المربكة"(على سبيل المثال، الأطعمة التي لا يمكن استهلاكها الخام، والأطعمة التي لا يمكن استهلاكها دون إضافات) أو العناصر التي ليست ضرورية لتشمل(على سبيل المثال،بسبب انخفاض معدلات الاستهلاك استنادا إلى المسح الهولندي لاستهلاك الأغذية (DNFCS)43).

بالإضافة إلى ذلك، يحتوي NEVO على أطعمة مماثلة تحمل أسماء تجارية مختلفة. وفي هذه الحالة، لم يدرج في قائمة الأغذية سوى الخيار العام. ولزيادة تيسير قابلية الاستخدام، أعيدت تسمية بعض المواد الغذائية للقضاء على المصطلحات التي لا داعي لها مثل "معدة" و"مجمدة" و"متوسطة" و"طبيعية". تم تطوير هذا "بروتوكول التنظيف" من قبل ثلاثة أخصائيي تغذية بحثيين مدربين تدريبا جيدا وتنفيذه عن طريق بناء الجملة ، والذي يمكن إعادة تشغيله بمجرد تحديث NEVO. وبالإضافة إلى ذلك، ومن أجل تحسين إمكانية البحث عن المواد الغذائية، أضيف إلى قائمة الأغذية 019 1 مرادفا معروفا للأغذية المدرجة. وهكذا، فإن قائمة المواد الغذائية المدرجة في التطبيق تتألف في نهاية المطاف 2468 البنود. يتم عرض نظرة عامة على تطوير قائمة الطعام في الشكل 2. وتجدر الإشارة إلى أنه على الرغم من أن هذه القائمة الغذائية الواسعة قد تم تطويرها للاستخدام العام، إلا أن الواجهة الخلفية للتطبيق تسمح باستيراد قوائم غذائية بديلة إذا لزم الأمر.

Figure 2
الشكل 2:هيكل قائمة الطعام وضعت للتطبيق. وتستند قائمة الأغذية إلى قاعدة بيانات تكوين الأغذية الهولندية وأضيفت اقتراحات ومرادفات حجم الجزء المقابل لكل بند في قائمة الأغذية النهائية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

وثمة جانب آخر حاسم من التقييم الغذائي هو تحديد حجم الجزء. على الرغم من أن حجم جزء تقدير المساعدات (PSEAs) ، على سبيل المثال ، والصور ، والكائنات المرجعية ، وأحجام جزء القياسية ، ودعم الإبلاغ عن كميات من الأطعمة المستهلكة24،26،44، سوء الإبلاغ عن أحجام جزء لا يزال مصدرا كبيرا للتحيز24،25،45،46، والأدب عن فعالية PSEAs مختلفة غيرمتناسقة 26. صور الطعام، واقتراحات حجم الجزء(أيالأحجام القياسية والتدابير المنزلية)، والدخول المجاني للوزن بالجرام هي الأكثر استخداما في PSEAs في أدوات التقييم الغذائي المستندة إلى الويب والهاتف الذكي34. على سبيل المثال، في حين أن اقتراحات حجم جزء(على سبيل المثال.،أكواب، ملاعق، صغيرة، كبيرة) تستخدم في أدوات مثل Compl-eat13 وأكسفورد WebQ47،صور مساعدة تقديرات حجم جزء في أدوات مثل ASA2414 و Myfood2416. للتحقيق في PSEA الأنسب للتطبيق ، أجريت دراسة تجريبية لمقارنة دقة اقتراحات حجم الجزء(على سبيل المثال، صغيرة أو متوسطة أو كبيرة أو كوب ، ملعقة) ، دخول مجاني بالجرام ، وصور حجم الجزء. أدت نتائج هذه الدراسة إلى تنفيذ اقتراحات حجم الجزء كما PSEA في التطبيق جنبا إلى جنب مع خيار لإدخال كميات في غرام27.

استعراض الخبراء
وكان الهدف من تقييمات الخبراء هو تقييم التطبيق نوعيا من حيث الأداء الوظيفي وسهولة التعلم. كما يفضل العديد من المستخدمين لتعلم البرمجيات من خلال استكشاف29، ومستوى النظام من التعلم المهم. شارك ما مجموعه 10 خبراء، أي4 (باحثين) أخصائيي تغذية و6 خبراء في التغذية والسلوك الصحي (العلماء) في الإرشادات التفصيلية المعرفية التي استخدم فيها 60٪ هاتف Android الذكي. والأهم من ذلك، أشارت تقييمات الخبراء إلى أن النسخة الأولى من التطبيق لم تكن بديهية بما فيه الكفاية، على سبيل المثال،تم الحكم على بنية القائمة غير واضحة بسبب أزرار غامضة / الرموز، ومحرك البحث ولدت ترتيب غير منطقي من النتائج. 10- وثمة نقطة حاسمة أخرى ناشئة عن استعراض الخبراء تتعلق بعدم إمكانية تعديل بنود مختارة. وبناء على هذه النتائج، تم ترقية تصميم التطبيق إلى حد كبير من المرحلة 2 فصاعدا (الشكل 1).

تقييم قابلية الاستخدام
وشارك ما مجموعه 22 مشاركا في المقابلات التي أجريت بصوت عال، والتي شكلت أساس تقييم قابلية الاستخدام. تم تعيين حجم العينة الأولية في 20 مشاركا36، وبعد ذلك تم تقييم تشبع البيانات. وبما أنه لم يتم الوصول إلى تشبع البيانات بعد 20 مقابلة، استمر الإدراج أثناء تقييم تشبع البيانات بعد كل مقابلة متتالية. وكان متوسط عمر المشاركين ± الانحراف المعياري 48 ± 17 سنة (يتراوح بين 22 و70 سنة)؛ وكان 36 في المائة من الذكور، وغالبية السكان من ذوي التعليم العالي (55 في المائة). بالإضافة إلى ذلك، استخدم معظم المشاركين جهاز أندرويد (n=14، 64٪)، وكان لدى جميع المشاركين تقريبا أكثر من عام واحد من الخبرة في استخدام الهاتف الذكي (n=21، 96٪)(الجدول 1). وقد أكمل جميع المشاركين المهام دون تعليم أو بأقل قدر ممكن.

المجموع (n= 22)
جنس
الذكور (٪) 36.4
الإناث (٪) 63.6
متوسط العمر (متوسط، SD) 48.1 (17.2)
المستوى التعليمي
منخفض (٪) 0
متوسط (٪) 45.5
مرتفع (٪) 54.5
نوع الهاتف الذكي
أندرويد (٪) 63.6
دائرة الرقابة الداخلية (٪) 36.4
تجربة الهاتف الذكي
أقل من 6 أشهر (٪) 4.5
بين 6 أشهر وسنة واحدة (٪) 0
أكثر من سنة واحدة (٪) 95.5
SUS (متوسط، SD) 79.4 (15.1)

الجدول 1 - الجداول خصائص مجموعة الدراسة ونتائج تقييم قابلية الاستخدام. يتم تصوير نتائج مقياس قابلية استخدام النظام (SUS) فقط في هذا الجدول جنبا إلى جنب مع خصائص المشارك.

في حين أشار بعض المشاركين (n=13, 59٪) وواجه آخرون (n=5، 23٪) وعلاوة على ذلك، أشار 15 مشاركا (68 في المائة) إلى تفضيلهم لخيار إدخال أحجام الأجزاء المستهلكة بالغرام. وأخيرا، أشار تقييم درجة SUS إلى تصنيف 79/100 (النطاق 40-100)، حيث قام 3 فقط من أصل 22 مشاركا بتقييم التطبيق أقل من 68/100 و13 مصنفا >80/100، مما يشير إلى أنه يمكن اعتبار التطبيق سهل الاستخدام. وهكذا، فإن التحسينات المقترحة كانت طفيفة بوجه عام، وكانت تقييمات قابلية الاستخدام واعدة. وفي وقت لاحق، نوقشت اقتراحات للتحسين داخل فريق البحث، وإذا اعتبرت ذات الصلة، أدرجت في المرحلة 4 الترقية إلى مزيد من الإعجاب والاستخدام للتطبيق (الشكل 1).

التصميم النهائي
أسفرت الخطوات الموصوفة في البروتوكول ونتائج دراسة التقييم في نهاية المطاف عن تصميم نهائي للتطبيق والواجهة الخلفية ، والتي تهدف إلى تصميم مرئي بسيط. يمكن استخدام هذا التطبيق كسجل الطعام واستدعاء. كما هو موضح سابقا، قائمة الطعام هو نسخة معدلة من نيفو. ويدعم تقدير حجم الجزء من قبل اقتراحات حجم جزء الغذاء محددة; ويمكن أيضا أن يتم إدخال الأجزاء المستهلكة في غرام. في حالة إصدار الاستدعاء من التطبيق ، لدى الباحث إمكانية تحديد أوقات زمنية مختلفة(على سبيل المثال. ، 2hR ، 8hR ، أو 24hR). لجمع بيانات تناول الطعام في أيام وأوقات مختلفة، يمكن إنشاء مخططات أخذ عينات مختلفة في غضون فترة محددة سلفا. تدعو إشعارات الدفع المجيبين إلى تسجيل مداهم الغذائي. لضمان جمع البيانات بالكامل، تتم إعادة جدولة الدعوات تلقائيا في حالة عدم الاستجابة. ضمن وحدة الاستدعاء، يمكن للمستجيبين الإبلاغ عن تناول الطعام فقط بعد تلقي دعوة. في حالة وجود سجل غذائي، يمكن للمستجيبين الوصول إلى التطبيق وتسجيل مداهم الغذائي على مدار اليوم.

على النقيض من معظم أدوات 24hR ، لا تستند وحدة الاستدعاء للتطبيق إلى طريقة متعددة التمرير الآلية - طريقة من خمس خطوات لجمع بيانات تناول الطعام ل 24 ساعة48السابقة - لأن هذه الطريقة معقدة للغاية وتستغرق وقتا طويلا للاستخدام في التطبيق. وبشكل أكثر تحديدا، لزيادة قابلية الاستخدام وتعزيز الامتثال لتسجيلات تناول الطعام11،38،49، تم تقليل الملاحة إلى الحد الأدنى عن طريق الحد من عدد الشاشات التي تحتاج إلى الوصول إلى 4 ( الشكل3): 1) شاشة نظرة عامة تظهر نافذة الإبلاغ ؛ 2) يتم الإبلاغ عن المواد الغذائية المستهلكة من خلال شاشة البحث، وبمجرد اختيار العنصر المطلوب 3) يظهر مربع حوار التحقيق في مناسبة الأكل والمبلغ المستهلك، وبعد ذلك 4) المستخدم يعود إلى شاشة نظرة عامة تظهر الآن المواد الغذائية المسجلة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم أيضا استخدام وظيفة "أطباقي" لإنشاء وصفات أو مجموعات منتجات، والتي يمكن إدخالها عبر زر القائمة.

Figure 3
الشكل 3:نظرة عامة تخطيطية للتوجيه في التطبيق. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

يتم تخزين البيانات على خادم آمن. إذا رغبت في ذلك، يمكن دمج أسئلة إضافية عامة أو تتعلق مناسبات تناول الطعام محددة أو المواد الغذائية. يمكن للتطبيق الاتصال بأدوات الاستطلاع عبر الإنترنت. لذلك ، من الممكن إجراء مسح لا علاقة له بتناول الطعام عبر التطبيق في أوقات محددة مسبقا(على سبيل المثال، السياق ، السلوك ، أسئلة المزاج). من الممكن أيضا طرح أسئلة محددة تتعلق بالمواد الغذائية المبلغ عنها أو مناسبات تناول الطعام(على سبيل المثال، عندما يتم الإبلاغ عن التفاح ، عند الإبلاغ عن الغداء). يوفر استخدام أدوات الاستطلاع عبر الإنترنت فرصة لطرح العديد من الأسئلة المختلفة عبر التطبيق. ويمكن تصدير بيانات المداواة الغذائية التي تم جمعها من الخادم و استيرادها إلى برنامج حساب التغذية لإجراء المزيد من التحليلات. وفي حالة استخدام أسئلة إضافية، ستكون هذه البيانات متاحة في أداة الاستقصاء كالمعتاد. وكان الهدف هو تطوير تطبيق منظم وسهل الاستخدام. ويمكن رؤية بعض لقطات من تصميم في الشكل 4A-E.

Figure 4
الشكل 4: لقطات من النسخة النهائية من التطبيق. (أ) شاشة البدء / نظرة عامة، والتي تبين الدعوة مع (في هذه الحالة) 2 ساعة استدعاء الفترة. يمكن للمستخدم الضغط على المنتج toevoegen (أي.، إضافة عنصر) للإبلاغ عن عنصر غذائي أو Niets gegeten من gedronken (أيأنني لم أكل أو شرب أي شيء) في حالة لم يتم استهلاك أي شيء خلال هذه الفترة الزمنية. (ب) شاشة البحث، تظهر نتائج مطابقة لمصطلح البحث "جوس" من قائمة الطعام. يمكن تحديد العنصر المطلوب من نتائج البحث. (ج) تتطلب الشاشة المنبثقة إدخال تفاصيل عن العنصر المحدد "Jus d 'orange". في هذه الحالة، التطبيق يسأل عن كمية المستهلكة والأكل المناسبة. يمكن للمستخدم العودة إلى نتيجة البحث عن طريق الضغط على Annuleren (أيإلغاء) أو Opslaan (أي.، حفظ) للذهاب أبعد من ذلك. (D) نظرة عامة مرة أخرى، وهذه المرة تظهر جميع العناصر المبلغ عنها. يمكن إضافة عنصر آخر(المنتج toevoegen)أو يمكن إرسال الإدخال (Lijst versturen). (E) بعد اختيار Lijst versturen، يظهر منبثق يسأل المستخدم إذا كانوا متأكدين من أنهم يريدون إرسال ، ويذكر المستخدم أنه ليس من الممكن إجراء أي تغييرات أخرى بعد إرسال القائمة. المستخدم لديه خيار لإلغاء (Annuleren) أو إرسال (Versturen). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Discussion

تقدم هذه الورقة عملية التطوير المتكررة لتطبيق التقييم الغذائي القائم على الهاتف الذكي Traqq. تحقيق التوازن بين المستوى المطلوب من الدقة وسهولة الاستخدام طرح التحديات الرئيسية التالية في تطوير التطبيق المتعلقة بالقرارات المتعلقة 1) إدخال البيانات(أياختيار الطريقة الأكثر دقة لتحديد هوية الطعام وحجم الجزء الكمي)، 2) بيانات تكوين الغذاء(أياختيار قاعدة بيانات دقيقة وإنشاء قائمة طعام كاملة)، 3) خيارات التخصيص (أي، المرونة في قائمة الغذاء، وحجم جزء القياس الكمي، وصفات)، و 4) التحقق من الصحة(أيضد الأساليب التقليدية و / أو التدابير المستقلة)3،50. خلال استعراض الأدب، تم تحديد خمس أدوات تقييم غذائي معتمدة وآلية بالكامل، تعتمد على الهواتف الذكية، تم تطويرها للأبحاث3، وهي My Meal Mate4، التقييم الإلكتروني للكمية الغذائية (eDIA)7، يوميات النظام الغذائي السهل8، Carnet Alimentaire الإلكترونية (e-CA)5، وتناول الطعام والمسار (EaT)6.

نظرا لمستوى أتمتة تطبيقات التقييم الغذائي الخمسة هذه بالإضافة إلى هذا التطبيق ، ينخفض عبء الباحث وتكاليفه بشكل كبير بينما يزداد اكتمال البيانات مقارنة بأساليب التقييم الغذائية التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، هذا التطبيق، بدوره، يختلف عن أدوات التقييم الغذائية الخمس القائمة من حيث المرونة. على وجه التحديد، في حين أن جميع التطبيقات القائمة تستند إلى طريقة تسجيل الطعام، يمكن استخدام هذا التطبيق كسجل غذائي وكذلك استدعاء. وعلاوة على ذلك، في حين يتم إصلاح تصميم هذه التطبيقات، Traqq لديه ميزة رئيسية أنه يمكن تعديلها لتناسب أغراض البحث المختلفة(على سبيل المثال،طريقة التقييم الغذائي، قائمة الغذاء، مخططات أخذ العينات،أسئلةإضافية) 3،50. وعلى العكس من ذلك، تحتوي تطبيقات التقييم الغذائي الأخرى الموجودة على ميزات قيمة، والتي لم يتم تنفيذها في التطبيق (حتى الآن). لتوضيح هذه النقطة، تسمح بعض التطبيقات للمستخدم بالتقاط صور طعامهم للتعرف على الطعام وتقدير حجم الجزء مثل نظام التقييم الغذائي شبه الآلي بمساعدة التكنولوجيا (TADA)51و52.

كما أشار المشاركون في دراسة قابلية الاستخدام إلى أن استخدام الصور الفوتوغرافية يمكن أن يكون إضافة قيمة لتقدير حجم جزء المعونة. ومع ذلك ، لا يزال هناك الكثير من التحديات التي يتعين التصدي لها لتنفيذ مثل هذه الميزة في هذه المرحلة ، على سبيل المثال، تحديد وتوجيه فيما يتعلق بزاوية التصوير الفوتوغرافي(أيتقييم العمق) ، والحاجة إلى صانع مرجعي(أيلتصحيح الأحجام والألوان) ، والضروري قبل وبعد الصورة(أيلتقييم المبالغ المستهلكة) ، وكيفية معالجة أطباق وصفة. نظرا لهذه التحديات التقنية ، لا تزال تطبيقات التقييم الغذائي القائمة على الصور شبه آلية ، مما يعني أن مراجعة الصور اليدوية يجب أن تتم من قبل المستخدم أو الباحث أو كليهما51و52. التقدم التكنولوجي، مثل الاستعانة بمصادر خارجية والتعلم الآلي، لديها القدرة على تحسين استخدام الصور الغذائية للتقييم الغذائي53،54. في المستقبل، سيتم استكشاف هذه الخيارات لزيادة تحسين التطبيق. وتميزت العملية التنموية للتطبيق بخطوات حاسمة مختلفة. أولا، تم الانتهاء من خطوة بحثية تكوينية حيث سهلت المفاهيم العلمية التي يقوم عليها الأساس المنطقي لإنشاء التطبيق عملية صنع القرار في إعداد المخطط العام للتطبيق.

وخلال هذه المرحلة، أولي اهتمام خاص لاختيار FCDB واختيار الجوانب PSEA التي تؤثر بشكل مباشر على دقة البيانات21. فيما يتعلق FCDB، كما تم تطوير التطبيق أصلا للاستخدام في هولندا، ويستند قائمة الغذاء على FCDB الهولندية، NEVO14. في المستقبل، والهدف من ذلك هو مواصلة تطوير التطبيق للاستخدام الدولي، الأمر الذي يتطلب بيانات تكوين الغذاء أكثر شمولا كما العديد من الأطعمة هي بلد معين. وفي الوقت الراهن، لا يوجد حتى الآن مصرف التنمية الآسيوي الدولي، ولو كان موجودا لكان استخدامه محدودا. وبشكل أكثر تحديدا، بما أن قائمة الأغذية الهولندية تحتوي بالفعل على 2,389 مادة غذائية، فإن تنفيذ جدول دولي لتكوين الأغذية، على سبيل المثال،بالنسبة ل 5 بلدان من المحتمل أن يضاعف هذا العدد من المواد الغذائية بنحو 5 ويؤثر سلبا على إمكانية البحث عن الأطعمة وبالتالي، قابلية التطبيق للاستخدام. لذلك، قوائم الأغذية الخاصة بكل بلد ربما تكون الأكثر قيمة وغالبا ما يفضل أيضا من قبل المهنيين55.

ويسهل التطبيق ذلك لأنه يتيح استيراد قوائم غذائية بديلة وبالتالي الربط بجداول مختلفة (دولية) لتكوين الأغذية. فيما يتعلق بأحجام الأجزاء، هناك خيارات متعددة متاحة لدعم دقة التقديرات، على سبيل المثال،استخدام كتيبات الصور، وكائنات مرجعية، و/أو اقتراحات حجم جزء نصي26. نظرا لسهولة الاستخدام ، يفضل التنفيذ المباشر ل PSEA في التطبيق على استخدام PSEA إلى جانب التطبيق(على سبيل المثال، كتيب الصور ، الكائنات المرجعية). أثناء تطوير التطبيق ، تم اتخاذ قرار لتسهيل قياس حجم الجزء من خلال إتاحة الفرصة لإدخال أحجام الأجزاء باستخدام اقتراحات حجم الجزء والدخول بالجرام. ويستند اقتراح حجم جزء على قاعدة البيانات حجم جزء الهولندية المتاحة فقط56. على الرغم من أن الهولندية أدوات التقييم الغذائي مثل Compl أكل وEetmeter تعتمد أيضا على قاعدة البيانات هذه13،17، فإنه يحتاج إلى أن يلاحظ أن هذا الجزء حجم قاعدة البيانات التواريخ من عام 2003 ، وأحجام أدوات المائدة منذ ذلك الحينزيادة 57. ولذلك فإن استخدام قاعدة البيانات هذه قد يقلل من شأن تناول الأغذية.

حاليا، يتم تحديث قاعدة بيانات حجم الجزء من قبل المعهد الوطني الهولندي للصحة العامة والبيئة (RIVM)، ومركز التغذية الهولندي، وجامعة واجنينجن والبحوث58،والتي سيتم استخدامها في نهاية المطاف لتحديث اقتراحات حجم الجزء في التطبيق. وسيتم تعيين التناقضات بين الأجزاء القديمة والجديدة وتعديلها عند الحاجة. على الرغم من أن استخدام صور حجم الجزء(أيسلسلة من الصور التي تصور كميات مختلفة من طعام محدد) قد يكون بديلا جيدا لاقتراحات حجم الجزء المستندة إلى النص59، فقد أظهرت الأبحاث أن دقة تقدير حجم الجزء هي الأعلى عندما يتم تقديم سلسلة من صور حجم الجزء في وقت واحد ، بدلا من صورة واحدة في وقت45، 60،61. بشكل عام ، تحتوي الهواتف الذكية المتاحة حاليا على شاشات صغيرة نسبيا ، مما يحد من عرض سلسلة من الصور. على الرغم من أن التكنولوجيات الجديدة تسهل استخدام رسومات حجم الجزء التفاعلي حيث يمكن زيادة كميات الطعام على لوحة افتراضية أو كوب أو تقليلها باستخدام شريط التمرير61، إلا أن هذه التقنيات جديدة نسبيا ولا تزال بحاجة إلى تقييم دقيق لتقييم دقتها.

ومن الخطوات الحاسمة الأخرى في تطوير التطبيق مشاركة الخبراء والمستخدمين النهائيين المقصودين. على الرغم من عدم دمجها في كثير من الأحيان في عملية تطوير الأدوات (أو غير الموصوفة)11،12، ردود الفعل من الخبراء ، وكذلك المستخدمين النهائيين المقصودين - أمر بالغ الأهمية61، يسمح بتعظيم قابلية الاستخدام ، ويحافظ على المستوى المطلوب من الدقة. كانت ردود فعل المستخدمين النهائيين المقصودين مفيدة بشكل خاص في التصميم النهائي لوظيفة My Dishes. وعموما، كان المستخدمون راضين عن إمكانية إنشاء أطباق خاصة بهم. ومع ذلك ، فإنها لم النضال مع بعض الإجراءات ، على سبيل المثال ، على الرغم من أن وظيفة حفظ البيانات تلقائيا ، وهذا لم يكن مرئيا للمستخدم. لذلك ، استمر العديد من المستخدمين في البحث عن زر الحفظ وعلقوا ، خوفا من العودة وفقدان مدخلاتهم. واستنادا إلى هذه الأنواع من ردود الفعل، تم تحسين وظيفة لتناسب بشكل أفضل توقعات المستخدم.

في الختام، يعد Traqq تطبيقا مبتكرا يتمتع بالعديد من المزايا على التطبيقات والأدوات القائمة على الويب. ومع ذلك، لا تزال هناك قيود مختلفة. نظرا لأن التطبيق لا يزال يعتمد على التقرير الذاتي ، فإن أخطاء القياس المتعلقة بالتقارير الذاتية لا تزال موجودة(على سبيل المثال، تحيز الذاكرة(أيفي حالة الاستدعاء) ، والتحيز في الرغبة الاجتماعية ، وتعديلات تناول الطعام(أيفي حالة سجلات الطعام) ، وتقديرات حجم الجزء غير الدقيقة(أيفي كليهما))1. في السنوات القادمة، سيتم استكشاف تقنيات جديدة أطلقت مؤخرا لزيادة تقدم التطبيق، على سبيل المثال،من خلال استكشاف قيمة تنفيذ ميزات مثل الماسحات الضوئية الباركود، والتسجيل الصوتي، chatbots، والصور، والتي يمكن أن تحسن تحديد هوية الغذاء وتقدير حجم الجزء. كما يجري استكشاف إمكانيات الاتصال مع التطبيقات الأخرى(مثلأجهزة تتبع النشاط، وأجهزة تعقب النوم) والأجهزة(مثلمقاييس التسارع وشاشات معدل ضربات القلب وأجهزة استشعار المضغ). وأخيرا، يجري أيضا إخضاع الواجهة الخلفية لمزيد من التطوير، مثلا، من خلال توسيع خيارات أخذ العينات.

Disclosures

وليس لدى صاحبي البلاغ ما يكشفان عنه.

Acknowledgments

يريد المؤلفان أن يشكرا أنوك جيلين وأرفيند داتادين على دورهما الرئيسي في تطوير تراق. وعلاوة على ذلك، يود المؤلفون أن يشكروا رومي ويليمسن على مساعدتها في جمع البيانات وتحليل البيانات في دراسة قابلية الاستخدام. وأخيرا، يود المؤلفون أن يشكروا الخبراء والمشاركين على تبادل خبراتهم وآرائهم طوال العملية. وقد نفذت هذا المشروع جامعة وبحوث واغنينغن وتم تمويله جزئيا من وزارة الزراعة والطبيعة وجودة الأغذية والصناعة، في سياق مشروع TKI Agri&food PPS - مشروع المداول الغذائي الذكي (AF16096).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
ASA24 Portion size picture book American National Cancer Institute na The portion size image database as used in the ASA24-tool
Atlas.ti v8 ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH na Qualitative data analysis software for research
Compl-eat Wageningen University na The portion size suggestions database as used in the Compl-eat 24hR module
iOS screen record function Apple Inc. na Build-in iOS feature to make screen recordings
NEVO (version 2016/5.0) RIVM na Dutch Food Composition Database
Qualtrics Qualtrics XM na Online survey tool that can be used to implement additional questions in Traqq
Recordable Invisibility ltd. na Android app to make screen recordings
SPSS version 24.0 IBM Corporation na Statistical software
System Usability Scale (SUS) na na Validated questionnaire to assess a system's usability

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Brouwer-Brolsma, E. M. Dietary intake assessment: From traditional paper-pencil questionnaires to technology-based tools. Data science in action. ISESS 2020. IFIP Advances in Information and Communication Technolog. Athanasiadis, I., Frysinger, S., Schimak, G., Knibbe, W. 554, Springer, Cham. Chapter 2 7-23 (2020).
  2. Thompson, F. E., Subar, A. F. Nutrition in the prevention and treatment of disease. Coulston, A., Boushey, C., Ferruzzi, M., Delahanty, L. , Elsevier, Inc. 5-48 (2017).
  3. Eldridge, A. L., et al. Evaluation of new technology-based tools for dietary intake assessment-an ILSI Europe Dietary Intake and Exposure Task Force Evaluation. Nutrients. 11 (1), 55 (2018).
  4. Carter, M. C., Burley, V. J., Nykjaer, C., Cade, J. E. 'My Meal Mate' (MMM): validation of the diet measures captured on a smartphone application to facilitate weight loss. British Journal of Nutrition. 109 (3), 539-546 (2013).
  5. Buchaer Della Torre, S., Carrard, I., Farina, E., Danuser, B., Kruseman, M. Development and Evaluation of e-CA, an electronic mobile-based food record. Nutrients. 9 (1), 76 (2017).
  6. Wellard-Cole, L., et al. Relative validity of the Eat and Track (EaT) smartphone app for collection of dietary intake data in 18-to-30-year olds. Nutrients. 11 (3), 621 (2019).
  7. Rangan, A. M., et al. Electronic Dietary Intake Assessment (e-DIA): Comparison of a mobile phone digital entry app for dietary data collection with 24-hour dietary recalls. JMIR mHealth and uHealth. 3 (4), 98 (2015).
  8. Ambrosini, G. L., Hurworth, M., Giglia, R., Trapp, G., Strauss, P. Feasibility of a commercial smartphone application for dietary assessment in epidemiological research and comparison with 24-h dietary recalls. Nutrition. 117 (1), 5 (2018).
  9. Subar, A. F., et al. Addressing current criticism regarding the value of self-report dietary data. The Journal of Nutrition. 145 (12), 2639-2645 (2015).
  10. Kipnis, V., et al. Bias in dietary-report instruments and its implications for nutritional epidemiology. Public Health Nutrition. 5 (6), 915-923 (2002).
  11. Simpson, E., et al. Iterative development of an online dietary recall tool: INTAKE24. Nutrients. 9 (2), 118 (2017).
  12. Chen, J., Cade, J. E., Allman-Farinelli, M. The most popular smartphone apps for weight loss: a quality assessment. JMIR Mhealth Uhealth. 3 (4), 104 (2015).
  13. Apple Inc. Human Interface Guidelines. Apple Inc. , Available from: https://developer.apple.com/ios/human-interface-guidelines/ (2017).
  14. NEVO. RIVM 5.0. NEVO-online. , (2016).
  15. Jaspers, M. W. A comparison of usability methods for testing interactive health technologies: methodological aspects and empirical evidence. International Journal of Medical Informatics. 78 (5), 340-353 (2009).
  16. Penha, A. D. S., dos Santos, F. A. N. V. Evaluating the use of the cognitive walk-through usability. Human Factors in Design. 1 (1), (2012).
  17. Fonteyn, M. E., Kuipers, B., Grobe, S. J. A description of think aloud method and protocol analysis. Qualitative Health Research. 3 (4), 430-441 (2016).
  18. Brooke, J., et al. SUS - A quick and dirty usability scale. Usability evaluation in industry. 189 (194), 4-7 (1996).
  19. Kushniruk, A. W., Patel, V. L. Cognitive and usability engineering methods for the evaluation of clinical information systems. Journal of Biomedical Informatic. 37 (1), 56-76 (2004).
  20. Davison, G. C., Vogel, R. S., Coffman, S. G. Think-aloud approaches to cognitive assessment and the articulated thoughts in simulated situations paradigm. Journal of Consulting and Clinical Psychology. 65 (6), 950-958 (1997).
  21. Mouname, K., Idri, A., Abran, A. Usability evaluation of mobile applications using ISO 9241 and ISO 25062 standards. SpringerPlus. 5, 548 (2016).
  22. Sauro, J. A practical guide to the system usability scale: Background, benchmarks & best practices. CreateSpace Independent Publishing Platform. , (2011).
  23. Bangor, A., Kortum, P., Miller, J. Determining what individual SUS scores mean: Adding an adjective rating scale. Journal of Usability Studies. 4 (3), 114-123 (2009).
  24. Meijboom, S., et al. Evaluation of dietary intake assessed by the Dutch self-administered web-based dietary 24-h recall tool (Compl-eatTM) against interviewer-administered telephone-based 24-h recalls. Journal of Nutritional Science. 6, 49 (2017).
  25. Subar, A. F., et al. The Automated Self-Administered 24-hour dietary recall (ASA24): a resource for researchers, clinicians, and educators from the National Cancer Institute. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 112 (8), 1134-1137 (2012).
  26. Timon, C. M., et al. The development, validation, and user evaluation of Foodbook24: A web-based dietary assessment tool developed for the Irish adult population. Journal of Medical Internet Research. 19 (5), 158 (2017).
  27. Carter, M. C., et al. Development of a UK online 24-h dietary assessment tool: myfood24. Nutrients. 7 (6), 4016-4032 (2015).
  28. Voedingscentrum. Mijn Eetmeter. , Available from: https://itunes.apple.com/nl/app/mijn-eetmeter/id663382012?mt=8 (2014).
  29. MyFitnessPal. MyFitnessPal. , Available from: http://www.myfitnesspal.com/welcome/learn_more (2015).
  30. Virtuagym. Virtuagym. , (2017).
  31. Evans, K., et al. Development and evaluation of a concise food list for use in a web-based 24-h dietary recall tool. Journal of Nutritional Science. 6, 46 (2017).
  32. Svensson, A., Magnusson, M., Larsson, C. Overcoming barriers: adolescents' experiences using a mobile phone dietary assessment app. JMIR mHealth and uHealth. 4 (3), 92 (2016).
  33. Finglas, P. M., Berry, R., Astley, S. Assessing and improving the quality of food composition databases for nutrition and health applications in Europe: the contribution of EuroFIR. Advances in Nutrition. 5 (5), 608-614 (2014).
  34. Gibson-Moore, H. EuroFIR: Where we are now. Nutrition Bulletin. 38 (3), 358-362 (2013).
  35. Rossum, C. T. M., et al. The diet of the Dutch. Results of the first two years of the Dutch National Food Consumption Survey 2012–2016. RIVM. , (2016).
  36. Byrd-Bredbenner, C., Schwartz, J. The effect of practical portion size measurement aids on the accuracy of portion size estimates made by young adults. Journal of Human Nutrition and Dietetics. 17 (4), 351-357 (2004).
  37. Faggiano, F., et al. Validation of a method for the estimation of food portion size. Epidemiology. 3 (4), 379-382 (1992).
  38. Faulkner, G. P., et al. An evaluation of portion size estimation aids: precision, ease of use and likelihood of future use. Public Health Nutrition. 19 (13), 2377-2387 (2016).
  39. Hernandez, T., et al. Portion size estimation and expectation of accuracy. Journal of Food Composition and Analysis. 19, 14-21 (2006).
  40. Nelson, M., Atkinson, M., Darbyshire, S. Food photography. I: The perception of food portion size from photographs. British Journal of Nutrition. 72 (5), 649-663 (1994).
  41. Young, L. R., Nestle, M. S. Portion sizes in dietary assessment: issues and policy implications. Nutrition Reviews. 53 (6), 149-158 (1995).
  42. Liu, B., et al. Development and evaluation of the Oxford WebQ, a low-cost, web-based method for assessment of previous 24 h dietary intakes in large-scale prospective studies. Public Health Nutrition. 14 (11), 1998-2005 (2011).
  43. Lucassen, D. A., Willemsen, R. F., Geelen, A., Brouwer-Brolsma, E. M., Feskens, E. J. M. The accuracy of portion size estimation using food images and textual descriptions of portion sizes: an evaluation study. Journal of Human Nutrition and Dietetics. , (2021).
  44. Wharton, C., Rieman, J., Lewis, C., Polson, P. Usability Inspection Methods. Nielsen, J., Mack, R. L. , John Wiley & Sons. 79-104 (1994).
  45. Nielsen, J. How many test users in a usability test. , Available from: https://www.nngroup.com/articles/how-many-test-users/ (2012).
  46. AMPM - Features. USDA. , Available from: https://www.ars.usda.gov/mortheast-area/beltsville-md/beltsville-human-nutrition-research-center/food-surveys-research-group/docs/ampm-features/ (2016).
  47. Zhang, D. S., Adipat, B. Challenges, methodologies, and issues in the usability testing of mobile applications. International Journal of Human-Computer Interaction. 18 (3), 293-308 (2005).
  48. Cade, J. E. Measuring diet in the 21st century: use of new technologies. Proceedings of the Nutrition Society. 76 (3), 276-282 (2017).
  49. Ahmad, Z., et al. A mobile food record for integrated dietary assessment. MADiMa16. 2016, 53-62 (2016).
  50. Boushey, C. J., Spoden, M., Zhu, F. M., Delp, E. J., Kerr, D. A. New mobile methods for dietary assessment: review of image-assisted and image-based dietary assessment methods. Proceedings of the Nutrition Society. 76 (3), 283-294 (2017).
  51. Fang, S., et al. 2018 IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation (SSIAI). , Las Vega, Nevada, USA. 25-28 (2018).
  52. Shao, Z., Mao, R., Zhu, F. 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). , Los Angeles, California, USA. 5186-5189 (2019).
  53. Chen, J., Lieffers, J., Bauman, A., Hanning, R., Allman-Farinelli, M. Designing health apps to support dietetic professional practice and their patients: qualitative results from an international survey. JMIR Mhealth Uhealth. 5 (3), 40 (2017).
  54. Donders-Engelen, M. R., Van der Heijden, L. J. M., Hulshof, K. F. A. M. Maten, Gewichten en Codenummers 2003. Food portion sizes and coding instructions. Wageningen University: Division of Human Nutrition and TNO Nutrition. , (2003).
  55. Van Ittersum, K., Wansink, B. Plate size and color suggestibility: The Delboeuf Illusion’s bias on serving and eating behavior. Journal of Consumer Research. 39 (2), 215-228 (2012).
  56. Portiegrootte voedingsmiddelen. RIVM. , (2019).
  57. Timon, C. M., et al. A review of the design and validation of web- and computer-based 24-h dietary recall tools. Nutrition Research Reviews. 29 (2), 268-280 (2016).
  58. Kirkpatrick, S. I., et al. The use of digital images in 24-hour recalls may lead to less misestimation of portion size compared with traditional interviewer-administered recalls. The Journal of Nutrition. 146 (12), 2567-2573 (2016).
  59. Subar, A. F., et al. Assessment of the accuracy of portion size reports using computer-based food photographs aids in the development of an automated self-administered 24-hour recall. Journal of the American Dietetic Association. 110 (1), 55-64 (2010).
  60. Figwee - Learn More. Figwee. , Available from: https://figwee.com/learn-more/ (2021).
  61. Preece, J., Sharp, H., Rogers, Y. Interaction design: beyond human-computer interaction. , John Wiley & Sons. (2015).

Tags

السلوك، العدد 169، تقييم المداواة الغذائية المستندة إلى التكنولوجيا، تطبيقات الهواتف الذكية، التطوير والتقييم، الاستدعاء، سجل الغذاء، البالغين
التطوير التكراري لاداة تقييم غذائي مبتكرة تعتمد على الهواتف الذكية: تراك
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Lucassen, D. A., Brouwer-Brolsma, E. … More

Lucassen, D. A., Brouwer-Brolsma, E. M., van de Wiel, A. M., Siebelink, E., Feskens, E. J. M. Iterative Development of an Innovative Smartphone-Based Dietary Assessment Tool: Traqq. J. Vis. Exp. (169), e62032, doi:10.3791/62032 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter