A Self-Regulation eHealth Intervention to Increase Healthy Behavior Through General Practice: Protocol and Systematic Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic diseases are the principal cause of morbidity and mortality worldwide. An increased consumption of vegetables and fruit reduces the risk of hypertension, coronary heart disease, stroke, and cancer. An increased fruit and vegetable (FV) intake may also prevent body weight gain, and therefore indirectly affect type 2 diabetes mellitus. Insufficient physical activity (PA) has been identified as the fourth leading risk factor for global mortality. Consequently, effective interventions that promote PA and FV intake in a large number of people are required. OBJECTIVE: To describe the systematic development of an eHealth intervention, MyPlan 1.0, for increasing FV intake and PA. METHODS: The intervention was developed following the six steps of the intervention mapping (IM) protocol. Decisions during steps were based upon available literature, focus group interviews, and pilot studies. RESULTS: Based on needs assessment (Step 1), it was decided to focus on fruit and vegetable intake and physical activity levels of adults. Based on self-regulation and the health action process approach model, motivational (eg, risk awareness) and volitional (eg, action planning) determinants were selected and crossed with performance objectives into a matrix with change objectives (Step 2). Behavioral change strategies (eg, goal setting, problem solving, and implementation intentions) were selected (Step 3). Tablet computers were chosen for delivery of the eHealth program in general practice (Step 4). To facilitate implementation of the intervention in general practice, GPs were involved in focus group interviews (Step 5). Finally, the planning of the evaluation of the intervention (Step 6) is briefly described. CONCLUSIONS: Using the IM protocol ensures that a theory- and evidence-based intervention protocol is developed. If the intervention is found to be effective, a dynamic eHealth program for the promotion of healthy lifestyles could be available for use in general practice.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».