Development of an Evidence-Based mHealth Weight Management Program Using a Formative Research Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a critical need for weight management programs that are effective, cost efficient, accessible, and acceptable to adults from diverse ethnic and socioeconomic backgrounds. mHealth (delivered via mobile phone and Internet) weight management programs have potential to address this need. To maximize the success and cost-effectiveness of such an mHealth approach it is vital to develop program content based on effective behavior change techniques, proven weight management programs, and closely aligned with participants' needs. OBJECTIVE: This study aims to develop an evidence-based mHealth weight management program (Horizon) using formative research and a structured content development process. METHODS: The Horizon mHealth weight management program involved the modification of the group-based UK Weight Action Program (WAP) for delivery via short message service (SMS) and the Internet. We used an iterative development process with mixed methods entailing two phases: (1) expert input on evidence of effective programs and behavior change theory; and (2) target population input via focus group (n=20 participants), one-on-one phone interviews (n=5), and a quantitative online survey (n=120). RESULTS: Expert review determined that core components of a successful program should include: (1) self-monitoring of behavior; (2) prompting intention formation; (3) promoting specific goal setting; (4) providing feedback on performance; and (5) promoting review of behavioral goals. Subsequent target group input confirmed that participants liked the concept of an mHealth weight management program and expressed preferences for the program to be personalized, with immediate (prompt) and informative text messages, practical and localized physical activity and dietary information, culturally appropriate language and messages, offer social support (group activities or blogs) and weight tracking functions. Most target users expressed a preference for at least one text message per day. We present the prototype mHealth weight management program (Horizon) that aligns with those inputs. CONCLUSIONS: The Horizon prototype described in this paper could be used as a basis for other mHealth weight management programs. The next priority will be to further develop the program and conduct a full randomized controlled trial of effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».