Use of Fitness and Nutrition Apps: Associations With Body Mass Index, Snacking, and Drinking Habits in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to improve snacking and drinking habits are needed to promote a healthy body mass index (BMI) in adolescents. Although commercial fitness and nutrition mobile phone apps are widely used, little is known regarding their potential to improve health behaviors, especially in adolescents. In addition, evidence on the mechanisms through which such fitness and nutrition apps influence behavior is lacking. OBJECTIVES: This study assessed whether the use of commercial fitness or nutrition apps was associated with a lower BMI and healthier snacking and drinking habits in adolescents. Additionally, it explored if perceived behavioral control to eat healthy; attitudes to eat healthy for the good taste of healthy foods, for overall health or for appearance; social norm on healthy eating and social support to eat healthy mediated the associations between the frequency of use of fitness or nutrition apps and BMI, the healthy snack, and beverage ratio. METHODS: Cross-sectional self-reported data on snack and beverage consumption, healthy eating determinants, and fitness and nutrition app use of adolescents (N=889; mean age 14.7 years, SD 0.8; 54.8% [481/878] boys; 18.1% [145/803] overweight) were collected in a representative sample of 20 schools in Flanders, Belgium. Height and weight were measured by the researchers. The healthy snack ratio and the healthy beverage ratio were calculated as follows: gram healthy snacks or beverages/(gram healthy snacks or beverages+gram unhealthy snacks or beverages)×100. Multilevel regression and structural equation modeling were used to analyze the proposed associations and to explore multiple mediation. RESULTS: A total of 27.6% (245/889) of the adolescents used fitness, nutrition apps or both. Frequency of using nutrition apps was positively associated with a higher healthy beverage ratio (b=2.96 [1.11], P=.008) and a higher body mass index z-scores (zBMI; b=0.13 [0.05], P=.008. A significant interaction was found between the frequency of using nutrition and for the zBMI (b=-0.03 [0.02], P=.04) and the healthy snack ratio (b=-0.84 [0.37], P=.03). Attitude to eat healthy for appearance mediated both the fitness app use frequency-zBMI (a × b=0.02 [0.01], P=.02) and the nutrition app use frequency-zBMI (a × b=0.04 [0.01], P=.001) associations. No mediation was observed for the associations between the frequency of use of fitness or nutrition apps and the healthy snack or beverage ratio. CONCLUSIONS: Commercial fitness and nutrition apps show some association with healthier eating behaviors and BMI in adolescents. However, effective behavior change techniques should be included to affect key determinants of healthy eating.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».