老年人营养不良的风险增加[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba]，这会增加一系列健康风险[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba］．为防止老年人营养不良，自我监测食物摄入量是评估宏量营养素摄入量和计算热量的重要组成部分[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．定期从食物摄入中筛选膳食因素，可帮助识别有营养不良风险的个人[gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．数字技术的进步为向老年人提供卫生干预措施创造了新的选择[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba]，强大的新软件和硬件工具可以通过收集、分析和解释膳食摄入数据来支持改善健康维护[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba］．数字膳食摄入跟踪在改善相关健康或营养结果方面具有巨大潜力[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．Vogels [gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba]发现老年人在日常生活中积极采用新技术，其中，移动健康应用程序提供了许多潜在优势，包括可访问性、可扩展性和成本效益[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

老年人的身体和生理功能通常会下降，这会增加操作移动应用程序的难度，比如点击按钮和向下滚动屏幕。gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba]，这类用户通常要求应用程序开发人员提供增强的界面可用性，以使操作更快、更准确[gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba］．最近的技术进展，例如语音及语音识别[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba，为老年人的健康应用程序界面设计增加了一个新的维度[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba］．虽然一些研究已经确定了这些技术的潜在好处[gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba]，几乎没有证据证明它们的有效性。语音交互是高度面向领域的。先前的研究[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]强调需要提供有效性的证据，并发现在商业应用程序中，饮食和卡路里追踪应用程序很少使用语音输入来报告食物摄入量。利用这些技术的潜在好处取决于它们为目标用户改善可用性的程度。有效的界面开发通常需要目标终端用户在整个开发过程中积极参与[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们先前提供了一种饮食记录的组合方法的概念证明，该方法考虑了菜肴的广泛变化[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba］．该概念被证明有潜力供老年人使用[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]，但需要设计反馈来提高这个目标群体的饮食报告的速度和准确性。因此，本研究将语音输入设计集成到基于移动应用程序的食物摄入报告中。该设计方法集成了语音和手持设备中典型的按钮交互，开发了两个不同的原型用于测试和比较。本研究调查了这两款应用的实际使用体验，并评估了它们对老年人使用的相对有效性。gydF4y2Ba

我们基于以用户为中心的设计模式开发了我们的语音添加设计[gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba通过研究、构思和实施步骤。对相关文献和商业应用程序进行了回顾，团队成员进行了广泛的头脑风暴，以获得广泛的设计想法。在构思阶段提出的一个想法是允许基于语音的摄入记录。我们之前报道的工作包括一次性语音报告食物成分、份量大小、烹饪方法和一道菜的其他食物属性。两名资深营养师对最初的原型进行了检查，测试结果显示，主要障碍之一是语音输入的错误识别。为了降低系统的复杂性，我们采用了一种设计启发式方法以简化系统。[gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba，提出两个备选方案。第一种选择是纯语音报告(VOR)，它将一道菜中的食物内容分解为两部分。然后用户将使用语音输入描述这些主要内容项目，然后使用传统的触摸屏或语音输入添加其他项目。第二种选择是语音按钮报告(VBR)，它在现有的触摸屏输入程序上增加了语音输入功能，基于我们之前的组合食品报告概念。主要的食物成分是通过语音输入报告的，其余的成分是通过传统的基于触摸屏的用户交互报告的。gydF4y2Ba

这两款应用是在Android操作系统中实现的，可在7英寸平板电脑上使用。VOR应用程序允许用户同时口头报告食物名称和食物属性，而VBR应用程序允许用户口头报告食物名称，然后通过单击可选按钮选择食物属性。谷歌语音云服务(谷歌，Inc)用于两个应用程序中的连续语音识别。开发的界面包含了老年人友好的设计元素，如更大的按钮和文本，简单的布局和高对比度的颜色。根据老年人的建议设计指引[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba这两款应用的界面设计是相同的，包括按钮、文本和图标的布局。使用清晰直观的视觉线索促进用户交互。gydF4y2Ba

设计了一项平行的两组随机试验，以评估两种应用程序在报告准确性、任务时间和用户接受度方面的相对有效性。该研究方案由长庚纪念医院伦理委员会审查，并获得机构审查委员会批准(201900324B0)。招募工作是在位于台湾北部的长工健康文化村退休社区的指定公告栏上张贴公告进行的。通过在线表格进行注册、日程安排和背景信息收集。使用个人资料将参与者分配到VOR组或VBR组。自我报告的基线信息包括性别、年龄、BMI、营养教育经验、使用营养相关应用程序、烹饪经验和使用手机/平板电脑的经验。符合条件的参与者(1)年龄在60到90岁之间，(2)能够阅读和操作手机上的应用程序。目前在任何形式的饮食控制下，目前正在进行有意减肥，或遵循素食饮食的参与者被排除在外。评估是在社区内的公共区域进行的。gydF4y2Ba

实验所用的菜肴和饮料是在一位资深营养学家的监督下选择的。这些菜都是典型的亚洲和西餐。三套套餐包含17种食物，分别代表早餐、午餐和晚餐。每套套餐包括五种食物(即一份主食、一份主菜、一份两料菜、一份三料菜和一份饮料)。这些套餐被展示在真人大小的彩色食物照片板上(30厘米× 42厘米;从上方拍摄)。根据以前的研究[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]，为避免干扰变量，每道菜都在食物的上方或下方(gydF4y2Ba 多媒体附件5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

样本量是基于我们以往定制膳食记录的经验[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．使用两种方法完成任务所需时间的平均差异为4秒，差值为5秒。因此，在统计功率为80%、双尾α水平为5%的情况下，VOR和VBR的最小样本量为26名受试者。因此，确定最小招募规模为52名受试者。gydF4y2Ba

共招募了57名高级参与者并完成了知情同意。SAS (gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba]以1:1的比例为两个研究组生成大小相等的随机列表，分别将30名和27名参与者分配到VOR组和VBR组(gydF4y2Ba 图5gydF4y2Ba)．实验按照随机化列表从每组中选取个体参与者进行。gydF4y2Ba

评估了以下三种结果类型，以评估两种移动应用程序在食品报告方面的各自有效性:准确性、用户操作时间和疗效感知。gydF4y2Ba

系统可用性量表[gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba]被用来测量参与者的感知，问卷包含10个项目。每个问题都采用李克特5分制，从1(非常不同意)到5(非常同意)。根据班戈等人的研究[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba]，使用形容词分级量表的平均SUS评分。在形容词量表中，平均得分分别为35.7、50.9、71.4和85.5，被评为“差”、“还可以”、“好”和“优秀”。gydF4y2Ba

实验是由两位研究助理进行的。向每位参与者解释并获得知情同意。所有参与者都使用相同的硬件(即7英寸的Android平板电脑)。所有参与者的试验都在一天内进行。每一届与会者会议均按预约安排，并分别执行。每位参与者首先通过观看演示如何使用食品报告应用程序的教学视频进行培训。然后，研究人员花了几分钟时间教每个参与者如何操作界面，以确保熟悉应用程序的操作和功能。实验以一份套餐为基础，每一份套餐包括一份主食、一份主菜、一份两料菜、一份三料菜和一份饮料。在了解了膳食概念后，每位参与者都进行了一次“演练”，包括在一个照片板上用声音报告五种食物(粥、香肠、鸡蛋、花生麸质和豆浆)。gydF4y2Ba 多媒体附件5gydF4y2Ba)．在进行食物报告前，研究助理指导每位参与者清楚地念出食物名称。所有参与者都被鼓励熟悉应用程序，直到他们对应用程序的操作流程充满信心。参与者被告知，他们完成任务的时间也是需要考虑的业绩之一。gydF4y2Ba

受访者被要求报告三顿套餐(早餐、午餐和晚餐)。第一顿套餐，代表早餐，特色是煮米粥，烤猪肉肠，炒鸡蛋，花生炖麦筋和豆浆。第二份套餐，代表午餐，包括米饭、炸鸡、胡萝卜炒西兰花、青豆炒豆腐、培根蘑菇炒白菜和绿茶。第三个套餐，代表晚餐，特色炒面，煎鲭鱼，炒苦瓜配甜椒和胡萝卜，茶加牛奶。进餐测试按顺序进行，每次测试之间间隔1至3分钟。每个参与者的测试总时间大约为1小时，从参与者第一次点击录音按钮开始，按照“方法概述”部分所示的过程开始。所有参与者都完成了评估。gydF4y2Ba

卡方检验和gydF4y2Ba tgydF4y2Ba分别采用类别变量和连续变量检验被试的基线特征。根据我们的研究终点，不同组之间的准确性是由总答案项的错误数计算的错误比例来报告的。其次，利用运行评估的持续时间进行效率评估。由于报告的持续时间是一个连续变量，因此gydF4y2Ba tgydF4y2Ba采用VOR组和VBR组的差异进行评估和比较。这种比较也适用于不同食材的菜肴。采用SAS 9.1.4版本软件(SAS Institute)进行所有统计分析。所有双尾统计检验结果与gydF4y2Ba PgydF4y2Ba数值低于0.05被认为有统计学意义。gydF4y2Ba

根据Bree和Galagher的研究[gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba]，所有分析均使用Microsoft Excel工作表(Microsoft Inc .)进行。数据由两位研究助理进行分析。首先确定了主题(即错误类型)。确定一个可能的主题的过程包括以下步骤。首先，每个助手独立调查数据，突出显示和标记每道菜不匹配的操作任务。类似的标签被归类为单一错误类型，带有一个共同的标签，例如“遗漏食物名称”和“遗漏烹饪方法”(gydF4y2Ba 多媒体附件6gydF4y2Ba)．类似的错误类型可以进一步分组到一个主题中，例如“报告后的问题”和“在选项中选择一个的问题”。当新的错误类型或主题出现时，整个网络将相应地进行修改。讨论了两位助理之间的分歧，并在项目负责人的监督下达成了协商一致意见。gydF4y2Ba

共有68名参加者登记。其中，57名参与者被安排完成了实验(gydF4y2Ba 图5gydF4y2Ba)及11人未能安排预约。所示gydF4y2Ba 表1gydF4y2BaVOR组和VBR组分别有30人和27人。有效受访者中男性占21%(12/57)，女性占79%(45/57)，总体平均年龄为73.92岁(SD 1.48)，其中12%(7/57)为60 - 64岁，40%(23/57)为65 - 74岁，其余48%(27/57)为75岁以上。所有参与者的平均BMI为22.55 kg/mgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba2.25 (SD)。近一半(28/57,49%)的受访者拥有学士学位，其次是初中(12/57,21%)、高中/职业学校(11/57,19%)、硕士(5/57,9%)和其他(1/57,2%)。在相关经验方面，95%(54/57)的受访者表示有烹饪经验，68%(39/57)的受访者表示有使用手机或平板电脑的经验，32%(18/57)的受访者表示曾学习过营养相关课程，7%(4/57)的受访者表示曾使用过营养相关应用程序。在两组中，基线信息未显示相关差异，证实了随机分配。gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba根据17种食物的正确和不正确的计数，呈现总体的准确性结果。通过对每个参与者的食物记录程序的分析，确定并分类了八种错误类型(gydF4y2Ba 多媒体附件6gydF4y2Ba)．在VOR组中，错误类型与语音输入(#1-3和#5)和典型的手指点击操作(#4和#5-8)有关。在VBR组中，错误类型与语音输入(#1-3)和手指敲击问题(#4-8)有关。错误类型“重复发音”(#5)只与VOR相关，“没有选择‘混合’按钮”(#7)只发生在VBR组。在八种错误类型中，有两种错误类型(“缺少烹饪方法”[#4]和“没有选择“混合”按钮[#7])显示出显著差异(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<措施)。VOR组在这两种错误类型上优于VBR组。在VOR组中，“没有理想的选择”(#3)是最常见的错误，发生率为6.7%(28/420)，其次是“列表中选择错误”(#6)，发生率为3.8%(16/420)，“操作错误”(#8)，发生率为2.6%(11/420)。在VBR组中，“没有选择‘混合’按钮”(#7)是最常见的错误类型，发生率为10.3%(39/378)，其次是“缺少烹饪方法”(#4)，发生率为7.4%(28/378)，“没有理想的选择”(#3)，发生率为7.1%(27/378)。gydF4y2Ba

结果是根据菜肴的复杂程度(即食材的数量)(gydF4y2Ba 表3gydF4y2Ba)．此外，两组的三种饮料都没有发现错误。gydF4y2Ba

表4gydF4y2Ba显示参与者完成17种食物的报告任务所需的时间。结果表明，VOR组在时间效率方面明显优于VBR组(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<.001)，在统计上有显著优势的所有食品，除了饮料。VOR组的每个任务操作时间为9 ~ 42秒，而VBR组为8 ~ 70秒(平均37.52秒)。gydF4y2Ba

表5gydF4y2Ba总结了SUS评分和它在可用性和易学性方面的两个划分。综合评分在VOR组和VBR组之间无显著差异(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= 0.20)，但都超过了71.4的平均分，表明两组参与者都认为该应用是“好”到“优秀”。在学习能力得分方面，两组学生表现出轻微的显著性差异(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.06)，这表明用户发现VBR应用程序的学习使用稍微困难一些。gydF4y2Ba

比较了两种不同的语音报告设计，以调查它们各自在老年用户中报告食物的有效性。VOR的设计目的是使用语言输入食物的名称和属性。VBR通过连续的语音输入和按键操作来报告饮食摄入量。实验结果显示了两种设计理念在老年人真实食物报告中的各自优缺点。我们的循证研究结果为语音输入在食物摄入报告环境中的相对可用性提供了见解。下面将讨论这些发现的意义，以及通过在移动健康领域集成语音输入进一步改进系统的建议。gydF4y2Ba

本研究中确定的八种错误类型为语音用户膳食摄入量交互中可能遇到的潜在错误类型提供了有用的参考。VOR对错误类型#4和#7的更好性能表明，VOR有潜力在食品报告中提供更高的准确性。在VOR组和VBR组中，参与者都经历了#3类型的错误。这种错误与基于音素和音节的语音识别问题有关，具有相似音素的食品名称或食品属性的识别精度往往较低。例如，在VOR组和VBR组中，错误类型#3最常见的是“花生炖麦麸”，而“麦麸”的中文术语(miàn cháng)经常被误解为“miàn chá”。参与者在烹饪方法上的识别错误发生率也较高，例如，lǔ(炖)被错误地识别为rǔ(牛奶)、zhǔ(煮)和fǔ(烂)，导致系统难以准确识别“花生炖麦麸”。此外，“花生”、“培根”和“咸鸭蛋”等食物名称的识别结果也不正确，可能是因为老年人在发音鼻音上有更大的困难。gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba］．值得进一步研究的一件事是VBR中识别食物属性所需的额外按钮点击的影响。相比之下，VOR仅依赖于口头输入，并被设计为容纳较长的话语，因此减少了错误类型#3的影响。gydF4y2Ba

错误类型“没有选择‘混合’按钮”(#7)在VBR组的所有错误中频率最高，特别是在项目类别“两种食材的菜肴”(23.7%)和“三种食材的菜肴”(13.0%)。这一错误可能是由于应用程序造成了认知负荷过重，因为高龄与工作记忆下降有关。gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba］．VOR的设计要求更少的按钮点击，从而减少了错过点击的机会。为了解决这个问题，未来的应用设计应该提供额外的用户培训或设计改进。gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba]，以提醒参加者记得按下所需的按钮。gydF4y2Ba

错误“列表中的错误选择”(#6)在两组中出现的频率都相对较高(在VOR组中排名第二，在VBR组中排名第三)。这个错误与用户从一到五个选项中选择正确答案有关，可以用手眼协调和语音输入中的多模态交互相关问题来解释[gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba］．我们之前的研究[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]也针对老年人解决了这个问题，系统可用性性能可以通过改进视觉布局、增加字体大小或进一步改进用户交互设计来提高。另一个多模式交互问题出现在错误类型“缺少第一个食物名称/音节”(#1)中。然而，这种错误很少发生。在17个报告任务项目中，三种饮料项目没有产生任何错误，这表明它们的相对简单性使它们在两个应用程序中相对容易准确报告。gydF4y2Ba

对于两种食材的菜肴，VBR组需要点击按钮的时间效率比VOR组低5倍(例如，“青豆炒友豆腐”的时间效率为51.63秒，比10.67秒)。除了饮料项目，VOR在时间效率方面一直优于VBR。VBR较慢的响应时间可能是由于需要点击额外的按钮来在页面之间移动，以及花费时间在试验和错误上以获得正确的食物名称或食物属性。gydF4y2Ba

SUS的总体得分超过了形容词级的“好”，这表明参与者认为这两个应用程序是有用的。两组患者的较高准确率可能与SUS总分较高相一致。显著时间差(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.06)的任务完成程度可能反映了SUS模型的学习性成分略有显著差异。gydF4y2Ba

以前的一些研究[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba]建议老年人觉得智能手机上基于按键的界面很有挑战性。继上次报告后[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]，为本研究开发的应用程序的设计力求尽可能简化界面交互，以更好地满足高级用户的需求。VOR界面只需一个步骤即可报告菜肴，而VBR界面需要三个步骤(报告食物名称、添加食物属性和混合菜肴)。在VBR组中，参与者在点击食物属性时出现错误(例如，错误类型#4，“缺少烹饪方法”)。此外，VBR组的一些参与者倾向于忘记或忽略添加食物属性和混合菜肴步骤，从而降低了膳食摄入量报告的准确性。然而，在VOR组中，这两个步骤都不需要。这种情况类似于报告多种食材或烹饪方法，因为它需要多个单词输入，但它不会降低VOR的性能。结果表明，对于含有多种配料的菜肴，VOR和VBR的错误类型为#3的频率相似。此外，VOR的时间效率显著优于VBR (gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<措施)。先前的研究[gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba他提出，语音接口可能会减少视力和运动障碍的老年人使用的障碍。VOR提供的支持语音的界面通过最小化按键点击需求优化了这种方法。尽管语音接口可能为老年用户提供更好的易用性，但仍有一些问题需要研究。这项研究发现，使用语音输入的参与者会遇到识别错误，某些菜肴报告任务需要相对较长的时间才能完成。gydF4y2Ba

实验是在实验室条件下进行的，使用预定的菜肴和饮料。参与者是从一个退休社区招募的;因此，进一步的测试需要使用不同的目标人群(例如，患有特定慢性疾病的老年人)，其结果可能与这里测试的群体不同。预期用例[gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba在这项研究中，假设用户熟悉每道菜的食材和烹饪方法，就使用语音添加的摄入应用程序进行用餐报告。为了更好地反映现实的饮食情况，未来的研究应该考虑在真实的环境中进行现场用户体验测试。更广泛的正宗亚洲和西式菜肴以及更长的测试时间也可能包括在内。还需要更多的研究来确认将语音输入集成到食品报告中的价值。需要进一步比较语音接口和传统接口在不同就餐环境下的性能。此外，我们还可以探索应用语音输入来支持现有膳食摄入报告应用的想法，以确定这种集成如何以及在多大程度上提高可用性。进一步的研究还需要包括额外的变量(例如，每份分量、糖和脂肪含量以及配料)。gydF4y2Ba

实验结果表明，虽然用户评价VOR和VBR的效用相似，但VOR具有更好的准确性和时间效率，使其更适合于老年人的食品报告。VOR的设计优于VBR，因为它完全依靠语音输入来报告食物摄入量，不需要额外的按钮点击。实验结果表明，语音识别某些食物的结果降低了识别的准确性，两组都在从语音输入建议菜单中选择所需的食物时出现了挑战。本研究开发的两款应用的用户体验评估结果，为开发高可用性的老年人膳食监测消费类应用提供了有益的实证参考。需要进行进一步的研究，包括涉及真实用餐环境和现实用餐选项的调查，以及评估测试有效性的全面随机对照试验。gydF4y2Ba