Name: 혁신적인 스마트폰 기반 식이 평가 도구의 반복적 개발: Traqq (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-03-19T13:30:00.000+00:00
Duration: 4 min 54 s
Description: 학습하세요 스마트폰 기반 식이 평가 도구 Traqq의 반복적 개발 프로토콜을. 전문가 평가와 사용성 테스트를 통해 22명의 참가자로부터 평균 79점의 사용성 점수를 확보한 영양 연구 방법론입니다.

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저자는 Traqq의 개발에 자신의 핵심 역할에 대한 아누크 겔렌과 아르빈 드 Datadien감사하고 싶습니다. 또한 저자는 Romy Willemsen이 데이터 수집에 도움을 준 것에 대해 감사드리고 유용성 연구의 데이터 분석에 감사드립니다. 마지막으로, 저자는 프로세스 전반에 걸쳐 자신의 경험과 의견을 공유 한 전문가와 참가자에게 감사드립니다. 이 개발은 Wageningen 대학 및 연구에 의해 실행되었으며, TKI 농업 식품 PPS의 맥락에서 농업, 자연 식품 품질 및 산업부의 부분적으로 자금을 지원 - 프로젝트 스마트 푸드 섭취 (AF16096).

저자는 공개 할 것이 없습니다.

이 논문은 스마트 폰 기반의 식이 평가 앱 Traqq의반복적 인 발달 과정을 제시합니다. 필요한 수준의 정확성과 사용자 친화성의 균형을 맞추는 것은 1) 데이터입력(즉,식품 식별 및 부분 크기 정량화에 대한 가장 정확한 방법을 선택함) 데이터입력(즉,정확한 데이터베이스를 선택하고 본격적인 식품 목록을 생성함) 3) 사용자 정의 옵션(즉, 정확한 데이터베이스 선택) 3) 사용자 정의옵션(즉,.e.,3) 사용자 정의 옵션(즉, 식품 식별 및 부분 크기 정량화에 대한 가장 정확한 방법을 선택)에 다음과 같은 주요 과제를 제기했습니다. 식품 목록, 부분 크기 정량화 및 조리법) 및 4) 유효성 검사(즉,전통적인 방법 및 / 또는 독립적 인 조치에 대해)3,50. 문학 검토 중, 5개의 검증되고 완전 자동화된, 스마트폰 기반의 식이평가도구는 3,즉 나의 식사메이트4,전자식 섭취 평가(eDIA)7,이지 다이어트 다이어리8,전자 카넷 알리멘테어(e-CA)5,먹고 트랙(EaT)6을확인하였다.
이 5가지 식이 평가 앱과 이 앱의 자동화 수준으로 인해 연구원의 부담과 비용은 크게 감소하며 기존의 식이 평가 방법에 비해 데이터 완성도가 증가합니다. 또한,이 응용 프로그램은 차례로, 유연성의 측면에서 다섯 기존의 식이 평가 도구와 다릅니다. 특히 기존 앱은 모두 식품 기록 방법을 기반으로 하는 반면,이 응용 프로그램은 식품 기록뿐만 아니라 리콜로 사용할 수 있습니다. 더욱이, 이러한 앱의 설계가 고정되어 있는 반면, Traqq는 다른 연구목적(예:식이 평가 방법, 음식 목록, 샘플링 방식, 추가 질문)에 맞게 수정할 수 있는 주요 장점이 있다3,50. 반대로, 다른 기존 식이 평가 앱에는 앱에서 구현되지 않은 귀중한 기능이 포함되어 있습니다(아직). 이 점을 설명하기 위해, 일부 앱은 사용자가 반자동, 기술 지원 식이 평가(TADA)시스템(TADA) 시스템(TADA) 시스템(51,52)과 같은 식품 인식 및 부분 크기추정을위해 음식 사진을 찍을 수 있도록허용한다.
유용성 연구에 참여한 참가자들은 또한 사진의 사용이 부분 크기 추정을 돕는 귀중한 추가가 될 수 있음을 지적했습니다. 그러나, 사진각도(즉,깊이를 평가하기 위해), 참조제작자(즉,크기와 색상을 수정하기 위해), 사진 전후(즉, 소비량을 평가하기 위해) 필요성과 관련하여 이러한 기능을 구현하기 위해 해결해야 할 과제는 여전히 너무많았습니다. 그리고 조리법 요리를 처리하는 방법에. 이러한 기술적 과제로 인해 기존 이미지 기반 식이 평가 앱은 여전히 반자동이며, 이는 사용자, 연구원 또는51,52모두에 의해 수동 이미지 검토를 수행해야 한다는 것을 의미합니다. 크라우드소싱 및 머신 러닝과 같은 기술적 발전은 식이 평가53,54를위한 식품 이미지 의 사용을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 미래에, 이러한 옵션은 더 응용 프로그램을 개선하기 위해 탐구될 것입니다. 응용 프로그램의 개발 과정은 다양한 중요한 단계를 특징으로했다. 첫째, 앱 생성의 근거를 뒷받침하는 과학적 개념이 앱의 일반적인 개요를 설정하는 데 있어 의사 결정을 용이하게 하는 것을 통해 조형 연구 단계가 완료되었습니다.
이 단계에서는 FCDB 선정과 데이터정확도(21)에직접적인 영향을 미치는 PSEA 측면 의 선택에 특별한 주의를 기울였다. FCDB에 관해서는, 응용 프로그램은 원래 네덜란드에서 사용하기 위해 개발된 바와 같이, 그 음식 목록은 네덜란드 FCDB, NEVO14를기반으로합니다. 미래에, 목표는 더 많은 음식이 국가 별으로 더 광범위한 식품 구성 데이터를 필요로 국제 사용을위한 응용 프로그램을 개발하는 것입니다. 현재 국제 FCDB는 아직 존재하지 않으며 존재한다면 그 사용이 제한되었을 수 있습니다. 더 구체적으로, 네덜란드 음식 목록에는 이미 2,389개의 식품이 포함되어 있기 때문에,5개국이 이 수의 식품을 약 5개까지 곱하고 결과적으로 앱의 유용성에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 국제 식품 조성 테이블의 구현이 가능합니다. 따라서 국가별 식품 목록은 아마도 가장 가치가 있고 종종 전문가(55)가선호할 것입니다.
이것은 대체 식품 목록의 가져오기를 가능하게하고 따라서 다른 (국제) 식품 조성 테이블에 연결할 수 있기 때문에 응용 프로그램에 의해 촉진된다. 부분 크기에 관해서는, 예를 들어,이미지 소책자의 사용, 참조 객체 및/또는 텍스트 부분 크기제안(26)의정확성을 지원하기 위해 사용할 수 있는 여러 옵션이 있다. 사용자 친화성을 고려하여앱(예:이미지 소책자, 참조 개체)과 함께 PSEA를 사용하는 경우 앱에서 PSEA를 직접 구현하는 것이 좋습니다. 앱 개발 중에 부분 크기 제안 및 항목 항목을 그램으로 사용하여 부분 크기를 입력 할 수있는 기회를 제공함으로써 부분 크기 정량화를 용이하게하기로 결정했습니다. 부분 크기 제안은 사용 가능한 네덜란드 어 부분 크기데이터베이스(56)를기준으로 합니다. Compl-eat 및 Eetmeter와 같은 네덜란드 식이 평가 도구는 이 데이터베이스13,17에의존하지만,이 부분 크기의 데이터베이스 날짜는 2003년부터, 식기 크기는이후 57증가했다는 점에 유의할 필요가 있다. 따라서 이 데이터베이스를 사용하면 음식 섭취량이 과소 평가될 수 있습니다.
현재, 부분 크기 데이터베이스는 공중 보건 및 환경 네덜란드 국립 연구소 (RIVM), 네덜란드 영양 센터, 그리고 Wageningen 대학 및 연구58에의해 업데이트되고있다, 이는 결국 응용 프로그램의 부분 크기 제안을 업데이트하는 데 사용됩니다. 이전 부분과 새 부분 간의 불일치는 필요한 경우 매핑되고 조정됩니다. 부분 크기이미지(즉,선택된 음식의 상이한 양을 묘사하는 일련의 이미지)의 사용은 텍스트 기반 부분 크기제안(59)에대한 좋은 대안이 될 수 있지만, 연구결과에 따르면 일련의 부분 크기 이미지가 한 번에 하나의 이미지 대신한번에 하나의 이미지가 제시될 때 부분 크기 추정의 정확도가 가장 높은 것으로나타났다. 60,61. 일반적으로 현재 사용 가능한 스마트 폰에는 상대적으로 작은 화면이 있어 일련의 이미지 의 프리젠 테이션을 제한합니다. 새로운 기술은 가상 플레이트 또는 컵에 음식의 양을 증가 또는 슬라이더(61)를사용하여 감소 할 수 있음을 제공하는 대화 형 부분 크기의 그래픽의 사용을 용이하게하지만, 이러한 기술은 상대적으로 새로운 여전히 자신의 정확도를 평가하기 위해 철저하게 평가할 필요가있다.
앱 개발의 또 다른 중요한 단계는 전문가와 의도 된 최종 사용자의 참여를 포함했다. 종종 도구의 개발 과정에 통합되지 않지만 (또는 설명되지 않음) 11,12,전문가뿐만 아니라 의도 된 최종 사용자의 피드백 -이 유용성의 극대화를 허용하고, 정확도의 필요한 수준을 유지합니다. 의도 된 최종 사용자의 피드백은 내 요리 기능의 최종 디자인에 특히 도움이되었다. 전반적으로, 사용자는 자신의 요리를 만들 수있는 가능성에 만족했다. 그러나 함수가 자동으로 데이터를 저장하지만 일부 프로시저와 는 다투지 않았지만 사용자에게는 표시되지 않았습니다. 따라서 많은 사용자가 저장 버튼을 계속 검색하고 붙어있어 다시 가서 입력을 잃을 까봐 두려워했습니다. 이러한 종류의 피드백을 바탕으로 사용자의 기대에 더 잘 맞게 기능이 향상되었습니다.
결론을 위해 Traqq는 기존 앱 및 웹 기반 도구에 비해 많은 장점을 가진 혁신적인 앱입니다. 그러나 여전히 여러 가지 제한이 있습니다. 앱은 여전히 자체 보고서에 의존하므로 자체 보고서 관련 측정 오류가 여전히 존재합니다(예 :메모리 바이어스(예: 리콜의 경우), 사회적 바람직성 편향 및 음식 섭취 수정(즉,식품 기록의 경우), 부정확한 부분 크기 추정(즉,둘 다))1. 앞으로 는 바코드 스캐너,음성 녹음, 챗봇 및 이미지와 같은 기능을 구현하는 가치를 탐구하여 식품 식별 및 부분 크기 추정을 개선할 수 있는 새로운 기술을 더욱 발전시킬 것입니다. 다른앱(예:액티비티 트래커, 수면 추적기) 및장치(예:가속도계, 심박수 모니터, 츄잉 센서)와 연결할 수 있는 가능성도 탐구되고 있습니다. 마지막으로, 백엔드는 샘플링 옵션의 확장을 통해 추가 개발(예:)의 대상이 되고 있다.

정확한 식이 평가는 건강과 질병 예방에서 영양의 역할에 대한 연구의 질을 보장하기 위해 매우 중요합니다. 현재, 이러한 연구는 일반적으로 확립된 자가보고 식이 평가 방법, 즉식품 주파수 설문지, 24-h 리콜(24h) 및/또는 식품 기록1을사용합니다. 이러한 방법이 영양 연구에 매우 중요하다는 사실에도 불구하고, 그들은 또한 다양한 단점을 가지고, 예를 들어, 메모리 관련 편견, 사회적 바람직편견, 그리고 응답자뿐만 아니라응답자에대한부담1,2. 최근의 기술 발명은 이제 이러한 단점을 극복 할 수있는 기회를 제공합니다. 지난 몇 년 동안, 다양한 연구 그룹은이 기회를 포착하고 이러한 알려진 단점 중 일부를 해결하는 영양 연구를위한 웹 기반 및 스마트 폰 기반의 식이 평가 도구를 개발 (예를 들어,웹 및 스마트 폰 기반 도구의 광범위한 개요에 대한 Eldridge 등3 참조), 즉, 오류의 원인을 감소, 사용자 친화성을 개선하고 참가자의 부담을 감소1.
그럼에도 불구하고 영양 연구에 적합한 완전 자동화및 검증된 스마트폰 애플리케이션(앱)의 수는 여전히 제한되어 있습니다. 이용 가능한 식이 평가 앱의대부분(즉,상업적또는 연구를 위해 개발)은 완전 자동화되지않았거나(즉,식품의 수동 코딩필요) 또는 (잘) 검증되지 않는다3. 또한, 대부분의 유효한 검증 된 애플 리 케이 션 은 특정 한 특정 연구 목적을 위해 개발 되었습니다 및 특정 국가에서 사용; 오히려 고정 된 디자인으로 인해 다른 연구 목적으로 또는 다른 국가에서 이러한 앱을 다시 사용하는 것은도전적인 것으로보인다3,4,5,6,7,8. 마지막으로, 지금까지 식품 레코드 기반 앱의 가용성에도 불구하고 리콜 기반 앱은 아직 존재하지 않는 것으로 보입니다. 식품 기록은 반응성 편견에 취약하지만, 즉응답자들은관찰되고있다는 인식으로 인해 음식 섭취량을 변경할 수 있습니다2,9,이것은 리콜에 대한 경우가 아니다, 이는 검증 된 리콜 기반 응용 프로그램(10)의개발의 필요성을 강조. Traqq라는 혁신적인 식이 평가 응용 프로그램은 연구 질문1에따라, 음식 기록뿐만 아니라 리콜로 사용할 수있는 네덜란드에서 사용하기 위해 개발되었다.
식품 기록 옵션과 리콜 옵션을 번갈아 갈 수 있는 가능성 외에도 이 앱은 유연한 특성 때문에 다른 식이 평가 도구와도 다릅니다. 특히 식품 목록, 부분 크기 추정, 샘플링 계획 및 추가 질문을 통합 할 수있는 가능성에 대해. 시스템의 유연성 수준은 식이 행동에 대한 정확한 평가가 필요한 여러 연구 목적에 맞게 조정할 수 있습니다. 현재, 응용 프로그램은 검증되는 과정에 있으며 영양 관련 연구의 다양한 유형에 사용할 준비가 될 것입니다. 이 앱은 식이 행동을 측정하고 영향을 미치는 영양 개입 프로그램에서 사용하기 위해 더 개선 될 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 식이 평가 도구의 개발이 어렵고, 특히 사용자 및 전문가 참여3,11,12에대한 보고가 부족하기 때문에 이 논문은 이 스마트 폰 기반 식이 평가 앱의 체계적이고 반복적인 개발에 다른 정보 소스가 어떻게 통합되었는지에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 이 프로세스는 이론, 전문가 상담 및 사용자 참여를 통합합니다.

<table><tbody><tr><td>ASA24 Portion size 그림책</td><td>American National Cancer Institute</td><td>na</td><td>ASA24-tool</td></tr><tr><td>Atlas.ti v8</td><td>ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH</td><td>na</td><td>연구를 위한 질적 데이터 분석 소프트웨어</td></tr><tr><td>Compl-eat</td><td>Wageningen University</td><td>na</td><td>Compl-eat 24hR 모듈</td></tr><tr><td>에서 사용되는 부분 크기 제안 데이터베이스iOS 화면 녹화 기능</td><td>Apple Inc.</td><td>화면</td><td>녹화를 위한 내장 iOS 기능</td></tr><tr><td>NEVO(버전 2016/5.0)</td><td>RIVM</td><td>및</td><td>네덜란드 음식 구성 데이터베이스</td></tr><tr><td>, Qualtrics, Qualtrics</td><td>XM</td><td>및</td> Traqq, Recordable Invisibility ltd<td>에서 추가 질문을 구현하는 데 사용할 수 있는 온라인 설문 조사 도구</td></tr><tr><td></td><td>.</td><td></td><td>화면 녹화를 위한 Android 앱</td></tr><tr><td>SPSS 버전 24.0</td><td>IBM Corporation</td><td>또는</td><td>통계 소프트웨어</td></tr><tr><td>SUS(System Usability Scale)</td> <td>또는</td><td></td><td>시스템의 사용성을 평가하기 위한 검증된 설문지</td></tr></tbody></table>

혁신적인 스마트폰 기반 식이 평가 도구의 반복적 개발: traqq

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

빠르고 신뢰할 수있는 방식으로 식이 섭취 데이터를 수집하기 위해 Traqq라는 유연하고 혁신적인 스마트 폰 응용 프로그램 (응용 프로그램)이 개발되었습니다 (iOS / 안드로이드). 이 응용 프로그램은 음식 기록과 24-h 리콜 (또는 짧은 리콜 기간)로 사용할 수 있습니다. 두 방법 모두에 대해 미리 지정된 기간 또는 임의의 일/시간에 다른 샘플링 구성표를 만들 수 있으며 푸시 알림은 참가자에게 음식 섭취량을 등록하도록 촉구합니다. 응답이 아닌 경우 알림의 일정이 자동으로 변경되어 완전한 데이터 수집을 보장합니다. 식품 기록으로 사용하기 위해 응답자는 앱에 액세스하고 하루 종일 음식 섭취량을 기록할 수 있습니다. 음식 기록은 하루가 끝나면 자동으로 닫힙습니다. 소비된 항목을 제출한 후 리콜이 종료됩니다. 리콜뿐만 아니라 식품 기록 모듈은 다른 연구 목적에 맞게 익숙해질 수있는 네덜란드 식품 조성 데이터베이스 (FCDB)를 기반으로 광범위한 식품 목록에 대한 액세스를 제공합니다. 식품 품목을 선택할 때, 응답자들은 동시에 가구대책(예: 컵,숟가락, 안경), 표준 부분 크기(예: 작은, 중형, 대형), 또는 그램의 체중, 식사 시간/소비 시간 등 부분 크기를 삽입하라는 메시지가 표시됩니다. 부분 크기 옵션은 예를 들어,계량 식품 기록이나 식사 대신 소비 시간의 경우 그램에 만 항목만 조정할 수 있습니다. 응용 프로그램은 또한 응답자가 자신의 조리법이나 제품 조합(예 :일일 아침 식사)을 만들 수 있도록 하고 소비 된 총 수량을보고 할 수있는 내 요리 기능이 포함되어 있습니다. 그 후 앱은 수율 및 보존 요인을 고려합니다. 데이터는 보안 서버에 저장됩니다. 원하는 경우, 추가 질문, 즉,일반적으로 또는 특정 식품 이나 식사 행사와 관련된 질문 포함 될 수 있습니다. 이 백서는 전문가 평가 및 유용성 테스트를 포함하여 시스템 개발(앱 및 백엔드)에 대해 설명합니다.

상기 설명된 프로토콜에 설명된 단계를 사용하여 시스템(앱 및 백엔드)이 개발되었다. 이 프로세스의 주요 결과는 앱의 최종 디자인으로 끝나는 아래에 설명되어 있습니다.
조형 연구 광범위한 문헌 검토 외에도 식이 평가 방법론 및 구현 기능과 관련하여 여러 웹 기반도구(예:Compl-eat13,ASA2414,Foodbook2415,MyFood2416)를검사하였다. 또한, 네덜란드에서 자주 사용되는 여러 식품 추적 앱의성능(예:MijnEetmeter17,MyFitnessPal18,Virtuagym Food19)과같은 측면에 초점을 맞추고, 식이 평가 방법론, 정보 제공, 신뢰성, 검색 엔진 및 추가 기능의 사용(예: 이미지, 바코드 스캐너, 레시피 기능)과 같은 측면에 초점을 맞추고 있었습니다. 이 검사의 결과는 식품 기록 및 리콜로 사용할 수있는 방식으로 응용 프로그램을 개발하는 결정으로 이어졌다. 또한, 그것은 원래 조리법을 만들거나 자주 소비 제품 조합(예를 들어,매일 아침 식사)를 만드는 데 사용할 수있는 내 요리 기능의 구현으로 이어졌다. 이 함수 내에서 수율 및 보존 계수는 자동으로 고려됩니다.
음식과 영양소 섭취를 정확하게 정량화하려면 완전하고 실용적이기는 하지만 식품 목록은 매우 중요합니다. 이러한 식품 목록을 컴파일하려면 식품 목록의 광범위성과 식품의 검색가능성(즉,음식 설명이 명확하고 이해하기 쉽고 쉽게 찾을 수 있어야 함)41, 42사이의 절충이 필요합니다. 식품 조성 데이터가 식이 평가21,22의기본 기초를 형성함에 따라, 개발된 식품 목록이 정확한 식품 조성 데이터와 연결될 수 있도록 하는 것이 중요하다. 앱에 포함된 식품 목록은 신뢰성과 풍부한 식품 조성 데이터로 선정된 네덜란드 FCDB(NEVO)14를기반으로 합니다. 원래 NEVO는 2,389가지 식품(버전 2016/5.0)으로 구성되어 있으며, 이는 "혼동품목"(예: 원시식품을섭취할 수 없는 식품, 추가 없이는 섭취할 수 없는 식품) 또는 식품 4개(DNFC3의 낮은 소비율로 인한)를 포함해야 할 필수항목(예:4.33)을제거하여 식품 목록으로 축소되었습니다.
또한, NEVO는 다른 브랜드 이름을 가진 유사한 식품을 포함; 이러한 경우 일반 옵션만 식품 목록에 포함되었습니다. 유용성을 높이기 위해 일부 식품은 '준비', '냉동', '평균', '내츄럴'과 같은 불필요한 용어를 제거하기 위해 이름이 바뀌었습니다. 이 "청소 프로토콜"은 잘 훈련 된 세 연구 영양사에 의해 개발되었으며 NEVO가 업데이트되면 다시 실행할 수있는 구문을 통해 실행되었습니다. 또한 식품의 검색 가능성을 최적화하기 위해 포함된 식품의 1,019개의 잘 알려진 동의어가 식품 목록에 추가되었습니다. 따라서 앱에 포함된 음식 목록은 결국 2,468개의 항목으로 구성되었습니다. 음식 목록 개발개요가 도 2에표시됩니다. 이 광범위한 식품 목록은 일반적인 용도로 개발되었지만 앱의 백엔드는 필요한 경우 대체 식품 목록을 가져올 수 있습니다.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62032/62032fig2v2.jpg"> 그림 2: 응용 프로그램을 위해 개발 된 음식 목록의 구조. 식품 목록은 네덜란드 식품 조성 데이터베이스(FCDB)를 기반으로 하며 최종 식품 목록에서 각 항목에 대해 해당 부분 크기 제안 및 동의어가 추가되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62032/62032fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
식이 평가의 또 다른 중요한 측면은 부분 크기의 정량화입니다. 부분 크기 추정 보조제(PSEA), 예를 들어, 이미지, 참조 객체 및 표준 부분 크기, 소비된 식품의 양을 보고지원하지만,24,26,44,부분 크기의 잘못된 보고는 여전히 바이어스24,25, 45,46,및 다른 PSEA의 효과에 대한 문헌의 실질적인원천이다. 식품 이미지, 부분 크기제안(예:표준 크기 및 가정용 측정값) 및 그램의 체중 무료 진입은 웹 및 스마트폰 기반 식이 평가 도구34에서가장 많이 사용되는 PSEA이다. 예를 들어, 부분 크기제안(예:컵, 숟가락, 작은, 대형)은 Compl-eat13 및 옥스포드 WebQ47,이미지 보조 액수 크기 추정치 등의 도구에 사용되는 반면, ASA2414 및 Myfood2416과같은 도구의 이미지 보조 부분 크기 추정치. 앱에 가장 적합한 PSEA를 조사하기 위해 부분 크기제안(예:작은, 중형, 대형 또는 컵, 스푼), 그램의 무료 항목 및 부분 크기의 이미지의 정확도를 비교하기 위한 파일럿 연구가 수행되었습니다. 이 연구의 결과는 그램27에양을 입력하는 옵션과 함께 응용 프로그램의 PSEA로 부분 크기 제안의 구현으로 이어졌다.
전문가 검토 전문가 평가의 목적은 기능성과 학습의 용이성 측면에서 앱을 질적으로 평가하는 것이었습니다. 많은 사용자가 탐색29로소프트웨어를 배우는 것을 선호하므로 시스템의 학습 수준이 중요합니다. 총 10명의 전문가, 즉4(연구) 영양사 및 6명의 영양 및 건강 행동 전문가(과학자)가 60%가 안드로이드 스마트폰을 사용하는 인지 연습에 참여했습니다. 가장 중요한 것은, 전문가 평가는 응용 프로그램의 첫 번째 버전이 충분히 직관적이지 않은 것으로 나타났습니다, 예를 들어,메뉴 구조는 모호한 버튼 / 아이콘으로 인해 불분명 판단하고, 검색 엔진은 결과의 비논리적 순서를 생성. 선택한 항목을 수정할 수 없다는 사실과 관련된 전문가 리뷰에서 발생하는 또 다른 중요한 점입니다. 이러한 결과에 따라 앱의 디자인은 2단계(그림1)에서상당히 업그레이드되었습니다.
유용성 평가 총 22명의 참가자가 생각-큰 소리로 인터뷰에 참여하여 유용성 평가의 기초를 형성했습니다. 초기 샘플 크기는 20명의 참가자36에서설정되었으며, 그 후 데이터 채도를 평가하였다. 20번의 인터뷰 가 끝난 후에도 데이터 포화도에 도달하지 못하면서, 각 연속 인터뷰 후 데이터 포화도를 평가하는 동안 포함이 계속되었습니다. 참가자는 17 년 (범위 22-70 년) 48 ± 표준 편차 나이의 평균 ± 있었다; 36%는 남성이었고, 인구의 대부분은 고등 교육을 받았습니다(55%). 또한 대부분의 참가자는 Android 기기(n=14, 64%)를 사용했으며, 거의 모든 참가자는 스마트폰 사용(n=21, 96%)(표 1)을1년 이상 경험했습니다. 모든 참가자는 최소한의 명령 없이 작업을 완료했습니다.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td>합계(n=22)</td>
		</tr>
<tr>
<td>성별</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>남성 (%)</td>
			<td>36.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>여성 (%)</td>
			<td>63.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>평균 연령(평균 연령, SD)</td>
			<td>48.1 (17.2)</td>
		</tr>
<tr>
<td>교육 수준</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>낮음(%)</td>
			<td>0</td>
		</tr>
<tr>
<td>중간(%)</td>
			<td>45.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>높음(%)</td>
			<td>54.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>스마트폰 타입</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>안드로이드 (%)</td>
			<td>63.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>iOS (%)</td>
			<td>36.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>스마트폰 경험</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>6개월 미만(%)</td>
			<td>4.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>6개월에서 1년(%)</td>
			<td>0</td>
		</tr>
<tr>
<td>1년 이상(%)</td>
			<td>95.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>SUS (평균, SD)</td>
			<td>79.4 (15.1)</td>
		</tr>
</tbody></table>표 1. 연구 인구의 특성과 유용성 평가의 결과. 시스템 유용성 척도(SUS)의 결과만 참가자 특성과 함께 이 표에 묘사됩니다.
일부 참가자(n=13, 59%)는 내 요리 기능을 사용하는 동안 어려움을 나타냈다. 다른 사람(n=5, 23%)은 메뉴 버튼의 느린 응답과 작은 스마트폰의 화면 크기 부족과 관련된 버튼 사용 과 같은 사소한 기능 문제가 발생했습니다. 또한, 15 (68%) 참가자는 그램에 소비 된 부분 크기를 입력 하는 옵션에 대 한 그들의 선호를 표시. 마지막으로, SUS 점수의 평가는 79/100 (범위 40-100)의 등급을 나타내었으며, 22 명의 참가자 중 3 명만이 68/100 미만의 앱을 평가했으며 13 등급&gt;80/100으로 앱이 사용자 친화적 인 것으로 간주 될 수 있음을 시사합니다. 따라서 전반적으로 제안된 개선은 미미했고 유용성 평가는 유망했습니다. 그 후, 개선에 대한 제안은 연구팀 내에서 논의되었고, 관련이 있다고 판단되는 경우, 앱의 호감력과 유용성을 더욱 최적화하기 위해 4단계 업그레이드에 통합되었다(그림1).
최종 설계 프로토콜에 설명된 단계와 평가 연구의 결과는 결국 간단한 시각적 디자인을 목표로 하는 앱과 백엔드에 대한 최종 설계로 이어졌습니다. 이 응용 프로그램은 음식 기록 및 리콜로 사용할 수 있습니다. 앞에서 설명한 바와 같이, 식품 목록은 NEVO의 수정된 버전입니다. 부분 크기 추정은 식품별 부분 크기 제안에 의해 지원됩니다. 소비된 부분은 그램으로 입력할 수도 있습니다. 앱의 리콜 버전의 경우, 연구원은 다른시간대(예:., 2hR, 8hR 또는 24hR)를 선택할 수 있습니다. 다양한 일 및 시간에 대한 식품 섭취 데이터를 수집하기 위해 미리 정해진 기간 내에 다양한 샘플링 체계를 만들 수 있습니다. 푸시 알림은 응답자들이 음식 섭취량을 기록하도록 초대합니다. 완전한 데이터 수집을 보장하기 위해 응답이 아닌 경우 초대가 자동으로 재조정됩니다. 리콜 모듈 내에서 응답자는 초대를 받은 후에만 음식 섭취량을 신고할 수 있습니다. 식품 기록의 경우 응답자는 앱에 액세스하여 하루 종일 음식 섭취량을 기록할 수 있습니다.
대부분의 24hR 도구와 는 달리, 응용 프로그램의 리콜 모듈은 이전 24 h48에대한 음식 섭취 데이터를 수집하는 자동 다중 패스 방법 - 5 단계 방법을 기반으로하지 않습니다 -이 방법은 너무 정교하고 응용 프로그램에서 사용하기 에 시간이 많이 소요되기 때문에. 보다 구체적으로, 식품 섭취 기록의 유용성을 높이고 준수를 향상시키기위해(11,38,49),탐색은 4(그림 3)보고 창을 보여주는 개요 화면으로 액세스해야 하는 화면의 수를 제한하여 최소로 감소하였다. 2) 소비된 식품은 검색 화면을 통해 보고되고, 원하는 품목이 선택되면 3) 대화 상자가 음식 물자와 소비량을 프로빙하는 것으로 나타나고, 그 후 4) 사용자가 기록된 식품을 보여주는 개요 화면으로 돌아갑니다. 또한 사용자는 내 요리 기능을 사용하여 메뉴 버튼을 통해 입력할 수 있는 레시피 또는 제품 조합을 만들 수도 있습니다.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62032/62032fig03.jpg"> 그림 3: 응용 프로그램에서 라우팅의 회로도 개요. 이 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62032/62032fig03large.jpg" target="_blank">그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
데이터는 보안 서버에 저장됩니다. 원하는 경우, 추가 질문 - 일반 또는 특정 식사 행사 또는 음식 항목과 관련된 - 통합 할 수 있습니다. 응용 프로그램은 온라인 설문 조사 도구와 연결할 수 있습니다. 따라서 미리 지정된시간(예:.,컨텍스트, 행동, 기분 질문)을 통해 음식 섭취와 관련이 없는 설문조사를 수행할 수 있습니다. 또한 신고된 식품이나 식사 행사와 관련된 구체적인 질문도가능합니다(예:사과가 보고되는 경우, 점심 식사가 보고될 때). 온라인 설문조사 도구를 사용하면 앱을 통해 다양한 질문을 할 수 있습니다. 수집된 식품 섭취 데이터는 서버에서 내보내고 추가 분석을 위해 영양 계산 소프트웨어로 가져올 수 있습니다. 추가 질문을 사용하는 경우 이러한 데이터는 평소와 같이 설문조사 도구에서 사용할 수 있습니다. 목표는 잘 구조화되고 사용하기 쉬운 앱을 개발하는 것이었습니다. 디자인의 일부 스크린 샷은 그림 4A에서볼 수 있습니다-E.
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62032/62032fig04.jpg"> 그림 4: 앱의 최종 버전의 스크린 샷. (A) 시작 / 개요 화면, (이 경우) 2 h-리콜 기간과 초대를 보여주는. 사용자는 이 기간 동안 아무것도 소비되지 않은 경우, 식품 항목 이나 게트론켄의 니에츠 게게텐 (즉,먹거나 아무것도 마시지 않았다)를보고 하는 제품 토보겐 (즉,추가 항목)을 누를 수 있습니다. (B) 검색 화면에서 음식 목록에서 검색어 "Jus"와 일치하는 결과를 표시합니다. 원하는 항목을 검색 결과에서 선택할 수 있습니다. (C)팝업 화면은 선택한 항목 "Jus d 'orange"에 대한 세부 사항의 입력이 필요합니다. 이 경우 앱은 소비량과 식사 기회를 요청합니다. 사용자는 Annuleren (즉,취소) 또는 Opslaan (즉,저장)을 눌러 검색 결과로 돌아갈 수 있습니다. (D) 개요다시, 이번에는 보고된 모든 항목을 보여 주어. 다른 항목은 추가 할 수 있습니다(제품 토보겐)또는 입력을 보낼 수 있습니다(Lijst versturen). (E) Lijst versturen을선택한 후 사용자에게 보낼 지 확인해 달라고 요청하는 팝업이 나타나고 목록이 전송된 후 더 이상 변경할 수 없다는 것을 사용자에게 상기시킵니다. 사용자는취소(Annuleren)또는전송(Versturen)을선택할 수 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62032/62032fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

이 문서에서는 전문가 평가 및 유용성 테스트를 포함하여 혁신적인 스마트폰 기반 식이 평가 응용 프로그램 인 Traqq의개발을위한 프로토콜에 대해 설명합니다.

혁신적인 스마트폰 기반 식이 평가 도구의 반복적 개발: Traqq

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

식이 평가 도구의 발달 과정은 종종 부분적으로 설명뿐만 아니라, 과학적 기초의 전체 과정을 시연하고, 비교 도구의 개발에 도움이 될 수 있습니다. 이 프로토콜은 문헌 및 기존 도구의 광범위한 심사를 포함하여 앱을 개발하기 위해 취한 모든 단계를 설명하고 전문가 및 의도 된 최종 사용자의 프로토 타입 구축 및 평가에 따라 설명합니다. 이 프로토콜은 영양 연구를 위한 식이 평가 도구의 개발 과정과 행동 변화 응용 프로그램에 대한 통찰력을 제공합니다.Traqq와 같은 도구의 개발은 영양 연구자, 영양사 및 IT 직원과 같은 여러 전문가의 참여를 필요로합니다. 이러한 전문가가 전체 프로세스전반에 걸쳐 참여하도록 유지해야 합니다. 관리자 역할에서 프로젝트를 관리하려면 traqq.idbit로 이동합니다.관리자 자격 증명을 사용하여 응용 프로그램의 백엔드에 로그인합니다. 프로젝트로 이동을 클릭하고 뷰 열에서 화살표를 클릭하여 프로젝트에서 원하는 프로젝트를 선택합니다. 프로젝트 개요 페이지에서 참가자 탭을 클릭합니다.참가자 개요 화면이 나타나면 새 참가자 추가를 클릭하고 코드명, 메모, 로그인 ID 및 로그인 키를 적절히 입력하고 파일을 저장합니다. 각 참가자에 대한 초대를 예약하려면 초대장 탭을 클릭합니다. 초대 개요 화면에서 새 초대 추가를 클릭합니다.다음 화면에서 참가자를 선택하고 기간 시작 시간, 기간 종료 시간, 영업 시간, 닫기 시간, 설문조사 URL, 참고 사항 및 활성화를 입력합니다. 캘린더 탭을 통해 데이터 수집을 추적하려면 드롭다운 메뉴에서 관심 있는 참가자를 선택합니다. 응답 탭을 통해 응답을 추적하려면 드롭다운 메뉴에서 관심 있는 참가자를 선택합니다.수집된 데이터를 분석하려면 데이터를 내보내려면 이메일을 통해 관리자에게 요청을 보내 응용 프로그램을 참가자로 사용하려면 자유롭게 사용할 수 있는 앱을 스마트폰에 다운로드하고 로그인하여 앱에 액세스합니다. 초대를 받은 후 알림을 클릭하고 열린 초대장을 클릭합니다.소비된 음식 항목을 입력하려면 음식 항목 추가를 클릭하고 소비된 품목의 이름을 입력합니다. 입력하는 동안 항목이름이 나타나면 항목이름을 클릭할 수 있습니다. 다음 화면에서, 소비량, 해당 부분 크기 설명, 식사 시간 및 항목의 소비 시간을 보고합니다.저장 한 후, 소비 된 음식 항목의 모든 보고 될 때까지 항목을 반복 하 고 목록을 제출 하는 목록을 보내기를 클릭 합니다. 이 유용성 평가에서는 총 22명의 과목이 큰 소리로 면접에 참여했습니다. 참가자는 22세에서 70세 사이였으며 평균 연령은 48세였습니다.36%는 남성이고 50% 이상이 고등 교육을 받았습니다. 참가자의 대부분은 안드로이드 장치를 사용했으며, 거의 모든 참가자는 스마트 폰 사용으로 1 년 이상의 경험을 했습니다. 시스템 유용성 점수의 평가는 100점 만점에 79점, 범위는 40에서 100 사이로 나타났습니다.3명의 참가자만이 앱을 68세 이하로 평가했으며 13명만 80개 이상의 앱을 평가하여 앱이 사용자 친화적인 것으로 간주될 수 있음을 시사했습니다. Traqq는 발달 프로토콜을 공유하기위한 최초의 유연한 식이 평가 도구입니다. 우리는 유사한 유연한 도구를 개발하는 것을 목표로 동료 연구원을 지원하고 영감을 희망.

iterative-development-an-innovative-smartphone-based-dietary

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

우리는 명백한 행동 장애가 있는 개의 일상 활동과 임상 및 행동 증상을 긍정적으로 조절하는 데 있어 특정 식단의 효과를 평가하는 간단한 접근 방식을 보고합니다.

행동 교란하십시오 기능 식품 다이어트의 조절 성 효과를 모니터하는 혁신적인 접근 방식

주제는 식사 중 접시의 체중 감소를 기록 하는 컴퓨터에 연결 된 규모에 접시에서 음식을 먹는다. 컴퓨터 화면에 대 한 의견 그녀 먹는 동작을 따라서 몸 무게를 정상화 하는 기준 곡선에 맞게 주제를 수 있습니다.

먹는 소설 피드백 시스템을 사용 하 여 동작의 제어

' Boden 음식 접시 ' 시각적 묘사를 사용 하 여 식이 섭취를 수집 하는 인터랙티브하고 재미 있는 방법으로 설계 된 전자 음식 일기입니다. 이 연구의 목적은 전통적인 3 일 예상된 음식 일기 방법에 대 한 웹 기반 응용 프로그램의 유효성을 검사 했다.

'Boden 음식 접시': 식이 섭취 량의 평가 대 한 소설 대화형 웹 기반 방법

제시된 프로토콜은 다양한 평가 방법을 통합하고 스마트폰에서 키보드 디자인을 평가하는 방법을 보여줍니다. 영어 문자와 일치하는 쌍은 입력 재질로 제안되며 두 키 간의 전환 시간은 종속 변수로 사용됩니다.

스마트폰에서 키보드 디자인을 평가하는 평가 방법 및 툴킷

이 프로토콜은 새로운 기술 기반 식이 평가 방법을 보여주고 설명합니다. 이 방법은 여러 개의 내장 계량 스케일과 비디오 카메라가있는 식사 트레이로 구성됩니다. 이 장치는 식사 과정에서 음식과 음료 섭취 및 식사 행동의 자동화 된 측정을 통합한다는 점에서 독특합니다.

자동화된 식품 섭취 및 식습관 평가 방법의 개념 개발 및 사용

본 프로토콜은 심리적 체중계, GPS 위치, 심박수 및 혈중 산소 포화도 수준 및 애플리케이션의 작동 절차를 포함하는 실시간 현장 데이터를 수집하기 위한 비상업적 자체 개발 애플리케이션을 소개합니다. 2020년 대만에서 실시된 실증적 연구가 적용 사례로 사용되었습니다.

개인 건강 상태를 모니터링하기 위해 웨어러블 장치와 페어링하는 응용 프로그램

건강 관리에서 섭식 장애를 진단하는 것은 어렵습니다. 따라서, 본 프로토콜은 설문지에 대한 949명의 환자 응답을 기반으로 알고리즘을 개발하며, 진단은 사용하기 쉬운 웹 기반 인터페이스에 디스플레이된다. 이 시스템은 섭식 장애가있는 것으로 여겨지는 사람들을 배제하면서 섭식 장애의 정확한 진단을 용이하게합니다.

섭식 장애 분석 및 진단에서 임상의를 돕기 위한 컴퓨터 기반 플랫폼

이 논문은 스마트폰 앱을 사용하여 굴절 이상을 주관적으로 측정하기 위한 프로토콜과 임상 검증 데이터를 제시합니다.

시력 검사를 위해 스마트폰을 사용한 자각적 굴절 검사

M3-BREATHE는 호흡, 행동, 환경 노출을 모니터링하기 위해 웨어러블 센서를 통합한 모바일 헬스(mHealth) 시스템으로, 실제 세계에서 맞춤형 치료와 건강 평가를 제공합니다.

실제 M3-BREATHE: 치료 및 건강 평가를 위한 행동, 호흡, 노출의 다중 모달 모바일 모니터링을 향해

정신 분열증의인지 장애에 대한 치료의 효과를 입증하기위한 도전은 일상적인 기능에 관련된 기술의 최적화 측정을 찾는 것입니다. 가상 현실 기능 능력 평가 도구 (VRFCAT)는 대화 형 게임을 기반으로 초기 손상 및 치료 관련 변경 사항 등의 일상적인 기능과 관련된 기술, 목표 컴퓨터 척도이다.

일상 생활 기술의 가상 현실 평가 개발

학습하세요 스마트폰 기반 식이 평가 도구 Traqq의 반복적 개발 프로토콜을. 전문가 평가와 사용성 테스트를 통해 22명의 참가자로부터 평균 79점의 사용성 점수를 확보한 영양 연구 방법론입니다.

혁신적인 스마트폰 기반 식이 평가 도구의 반복적 개발: Traqq

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