An Electronic Wellness Program to Improve Diet and Exercise in College Students: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In transitioning from adolescence to adulthood, college students are faced with significant challenges to their health habits. Independence, stress, and perceived lack of time by college students have been known to result in poor eating and exercise habits, which can lead to increased disease risk. OBJECTIVE: To assess the feasibility and to determine preliminary efficacy of an electronic wellness program in improving diet and physical activity in college students. METHODS: A 24-week diet and physical activity program was delivered via email to 148 college students. The intervention involved weekly, tailored, and interactive diet and physical activity goals. The control group received nondiet and nonexercise-related health fact sheets. Anthropometric and blood pressure measurements, as well as food frequency and physical activity surveys were conducted at baseline, week 12, and week 24. Students' choice of fruit as a snack was also monitored at study visits. RESULTS: Students were 18-20 years old, 69% female, and from a diverse college campus (46% Caucasian, 23% Asian, 20% African American, 11% other). At week 24, 84% of students reported reading at least half of all emails. Mean change (standard error [SE]) from baseline of saturated fat intake was marginally significant between the treatment groups at week 24, 0.7 (SE 0.42) % kcal for control and -0.3 (SE 0.30) % kcal for intervention (P=0.048). A significant difference in percent of snacks chosen that were fruit (χ(2)1, N=221 = 11.7, P<0.001) was detected between the intervention and control group at week 24. CONCLUSIONS: Use of an electronic wellness program is feasible in college students and resulted in a decrease in saturated fat intake and an increase in observed fruit intake compared to a control group.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».