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Enregistrement W2479441399 · doi:10.2196/resprot.5276

A Social Media Peer Group Intervention for Mothers to Prevent Obesity and Promote Healthy Growth from Infancy: Development and Pilot Trial

2016· article· en· W2479441399 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel S. Gruver, Chanelle T. Bishop‐Gilyard, Alexandra Lieberman, Marsha Gerdes, Senbagam Virudachalam, Andrew Suh, Gurpreet K. Kalra, Sheela N. Magge, Justine Shults, Mark S. Schreiner, Thomas J. Power, Robert I. Berkowitz, Alexander G. Fiks

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésIntervention (counseling)ObesityPsychological interventionChildhood obesityPeer groupPeer supportMass mediaPsychologyBody mass indexSocial mediaMedicineDevelopmental psychologyGerontologyNursingOverweightAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence increasingly indicates that childhood obesity prevention efforts should begin as early as infancy. However, few interventions meet the needs of families whose infants are at increased obesity risk due to factors including income and maternal body mass index (BMI). Social media peer groups may offer a promising new way to provide these families with the knowledge, strategies, and support they need to adopt obesity prevention behaviors. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop and pilot test a Facebook-based peer group intervention for mothers, designed to prevent pediatric obesity and promote health beginning in infancy. METHODS: We conducted in-depth semi-structured interviews with 29 mothers of infants and focus groups with 30 pediatric clinicians, to inform the development of a theory-based intervention. We then conducted a single-group pilot trial with 8 mothers to assess its feasibility and acceptability. All participants were recruited offline at pediatric primary care practices. Participants in the pilot trial joined a private Facebook group, moderated by a psychologist, with a weekly video-based curriculum, and also had the option to meet at a face-to-face event. Within the Facebook group, mothers were encouraged to chat, ask questions, and share photos and videos of themselves and babies practicing healthy behaviors. Consistent with the literature on obesity prevention, the curriculum addressed infant feeding, sleep, activity, and maternal well-being. Feasibility was assessed using the frequency and content of group participation by mothers, and acceptability was measured using online surveys and phone interviews. RESULTS: Based on preferences of mothers interviewed (mean BMI 35 kg/m(2), all Medicaid-insured, mean age 27, all Black), we designed the intervention to include frequent posts with new information, videos showing parents of infants demonstrating healthy behaviors, and an optional face-to-face meeting. We developed a privacy and safety plan that met the needs of participants as well as the requirements of the local institutional review board (IRB), which included use of a "secret" group and frequent screening of participant posts. Clinicians, 97% (29/30) women and 87% (26/30) pediatricians, preferred no direct involvement in the intervention, but were supportive of their patients' participation. In our 8-week, single group pilot trial, all participants (mean BMI 35 kg/m(2), all Medicaid-insured, mean age 28, all Black) viewed every weekly video post, and interacted frequently, with a weekly average of 4.4 posts/comments from each participant. All participant posts were related to parenting topics. Participants initiated conversations about behaviors related to healthy infant growth including solid food introduction, feeding volume, and managing stress. All 8 pilot group participants reported that they found the group helpful and would recommend it to others. CONCLUSIONS: Our methodology was feasible and acceptable to low-income mothers of infants at high risk of obesity, and could be adapted to implement peer groups through social media for underserved populations in varied settings. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT01977105; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01977105 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6iMFfOBat).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations54
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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