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Enregistrement W2615076621 · doi:10.2196/mhealth.6638

Effect of a Counseling Session Bolstered by Text Messaging on Self-Selected Health Behaviors in College Students: A Preliminary Randomized Controlled Trial

2017· article· en· W2615076621 sur OpenAlexvenueno aff
Janice Sandrick, D. Tracy, Arn H. Eliasson, Ashley Roth, Jeffrey S. Bartel, Melanie Simko, Tracy Bowman, K. Harouse-Bell, Mariam Kashani, Marina Vernalis

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Randomized controlled trialText messagingPsychologyCollege healthMedical educationApplied psychologyClinical psychologyMultimediaMedicineComputer scienceFamily medicineInternet privacyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The college experience is often the first time when young adults live independently and make their own lifestyle choices. These choices affect dietary behaviors, exercise habits, techniques to deal with stress, and decisions on sleep time, all of which direct the trajectory of future health. There is a need for effective strategies that will encourage healthy lifestyle choices in young adults attending college. OBJECTIVE: This preliminary randomized controlled trial tested the effect of coaching and text messages (short message service, SMS) on self-selected health behaviors in the domains of diet, exercise, stress, and sleep. A second analysis measured the ripple effect of the intervention on health behaviors not specifically selected as a goal by participants. METHODS: Full-time students aged 18-30 years were recruited by word of mouth and campuswide advertisements (flyers, posters, mailings, university website) at a small university in western Pennsylvania from January to May 2015. Exclusions included pregnancy, eating disorders, chronic medical diagnoses, and prescription medications other than birth control. Of 60 participants, 30 were randomized to receive a single face-to-face meeting with a health coach to review results of behavioral questionnaires and to set a health behavior goal for the 8-week study period. The face-to-face meeting was followed by SMS text messages designed to encourage achievement of the behavioral goal. A total of 30 control subjects underwent the same health and behavioral assessments at intake and program end but did not receive coaching or SMS text messages. RESULTS: The texting app showed that 87.31% (2187/2505) of messages were viewed by intervention participants. Furthermore, 28 of the 30 intervention participants and all 30 control participants provided outcome data. Among intervention participants, 22 of 30 (73%) showed improvement in health behavior goal attainment, with the whole group (n=30) showing a mean improvement of 88% (95% CI 39-136). Mean improvement in any behavioral domains was not seen in the control group. Intervention participants also increased their exercise significantly compared with controls, regardless of their self-selected goal category. The increased exercise was paralleled by significantly lower fasting glucose levels. CONCLUSIONS: The health coaching session plus tailored SMS text messages improved self-selected health behaviors with a modest ripple effect to include unselected health behaviors. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02476604; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02476604 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6qAAryS5t).

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)0,007
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,440 · 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 randomisé
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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