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Enregistrement W2615461093 · doi:10.2196/resprot.7147

Development of an Evidence-Informed Blog to Promote Healthy Eating Among Mothers: Use of the Intervention Mapping Protocol

2017· article· en· W2615461093 sur OpenAlexaffvenueabout
Audrée‐Anne Dumas, Simone Lemieux, Annie Lapointe, Véronique Provencher, Julie Robitaille, Sophie Desroches

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHealth promotionBehavior changeIntervention (counseling)Promotion (chess)Behavior change methodsSocial mediaPsychologyIntervention mappingProtocol (science)Grounded theorySocial marketingMedicineGerontologyAlternative medicineSocial psychologyQualitative researchPublic healthNursingPsychiatryComputer scienceSocial scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low adherence to dietary guidelines and a concurrent rise of obesity-related chronic diseases emphasize the need for effective interventions to promote healthy eating. There is growing recognition that behavior change interventions should draw on theories of behavior change. Online interventions grounded in theory lead to increased effectiveness for health behavior change; however, few theory-driven social media-based health promotion interventions have been described in the literature. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe the application of the Intervention Mapping (IM) protocol to develop an evidence-informed blog to promote healthy eating among French-Canadian mothers of preschool and school-aged children. METHODS: The following six steps of the IM protocol were performed. In Step 1, a preliminary needs assessment included a literature search on theoretical domains predicting Vegetables and Fruits intakes and Milk and Alternatives intakes in adults (ie, knowledge, beliefs about capabilities, beliefs about consequences, intention/goals) and a qualitative study including focus groups to identify female Internet users' perceptions of their use of healthy eating blogs. In Step 2, two behavioral outcomes were selected (ie, increase daily intakes of Vegetables and Fruits and Milk and Alternatives of mothers to reach Canadian dietary recommendations) and subsequently divided into six performance objectives inspired by national and international dietary recommendations such as planning for healthy meals. A matrix of change objectives was then created by crossing performance objectives with theoretical domains predicting Vegetables and Fruits intakes and Milk and Alternatives intakes in adults. Step 3 consisted of selecting theory-based intervention methods (eg, modeling and goal setting) and translating them into practical applications for the context of a dietary intervention delivered through a blog. A 6-month intervention was developed in Step 4 in which we aimed to address one performance objective per month in weekly blog publications written by a registered dietitian. For Step 5, we sought to include engagement-promoting methods (eg, peer and counselor support) to promote mothers' use of the blog and adherence to the intervention. Finally in Step 6, a randomized controlled trial has been launched to evaluate the effects of the blog on dietary behaviors of French-Canadian mothers. RESULTS: The intervention study is expected to be completed in March 2018. CONCLUSIONS: An intervention mapping protocol allowed for effective decision making in the development of a novel knowledge translation tool to increase adherence to dietary recommendations among mothers of preschool and school-aged children.

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)0,004
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,669
Tête enseignante GPT0,671
Écart entre enseignants0,002 · 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
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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