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Enregistrement W2340925229 · doi:10.2196/publichealth.5134

Exploring the Feasibility and Potential of Virtual Panels for Soliciting Feedback on Nutrition Education Materials: A Proof-of-Concept Study

2016· article· en· W2340925229 sur OpenAlexaffvenueabout
Cameron D. Norman, Helen Haresign, Christine Mehling, Honey Bloomberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensMarch of Dimes CanadaCanadian Obesity NetworkPublic Health OntarioUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProof of conceptComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionMultimediaInternet privacyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A changing and cluttered information landscape has put pressure on health organizations to produce consumer information materials that are not only factual but high quality and engaging to audiences. User-centered design methods can be useful in obtaining feedback from consumers; however, they are labor intensive and slow, which is not responsive to the fast-paced communication landscape influenced by social media. EatRight Ontario (ERO), a provincial nutrition and health support program of Dietitians of Canada, develops evidence-based resources for consumers and sought to increase user-centered design activities by exploring whether the standard approach to feedback could be replicated online. While online feedback has been used in marketing research, few examples are available in health promotion and public health to guide programming and policy. OBJECTIVE: This study compared a traditional in-person approach for recruitment and feedback using paper surveys with an Internet-based approach using Facebook as a recruitment tool and collecting user feedback via the Web. The purpose of the proof-of-concept study was to explore the feasibility of the approach and compare an online versus traditional approach in terms of recruitment issues and response. METHODS: An exploratory, two-group comparative trial was conducted using a convenience and purposive sampling. Participants reviewed a handout on healthy eating and then completed an 18-item survey with both forced-choice items and open-ended responses. One group viewed a hard-copy prototype and completed a paper survey and the other viewed a PDF prototype via Web links and completed a Web survey. The total days required to fulfill the sample for each group were used as the primary method of efficiency calculation. RESULTS: In total, 44 participants (22 per condition) completed the study, consisting of 42 women and 2 men over the age of 18. Few significant differences were detected between the groups. Statistically significant (P≤.05) differences were detected on four attitudinal variables related to the document reviewed and include perceived length of the document, perceived attractiveness, likelihood of contacting ERO for food and nutrition questions in the future, and likelihood of recommending ERO to a friend. In all cases, the responses were more favorable to the document or ERO with the online group. All other variables showed no difference between them. A content review of the qualitative feedback found relative consistency in word use and number of words used, indicating relative parity in the amount of data generated between conditions. The online condition achieved its sampling target in 9 days, while the in-person method took 79 days to achieve the target. CONCLUSIONS: An online process of recruitment through Facebook and solicitation of online feedback is a feasible model that yields comparable response levels to in-person methods for user feedback. The online approach appears to be a faster and less resource-intensive approach than traditional in-person methods for feedback generation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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