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Enregistrement W2741406550 · doi:10.2196/mhealth.7477

A Smartphone App for Families With Preschool-Aged Children in a Public Nutrition Program: Prototype Development and Beta-Testing

2017· article· en· W2741406550 sur OpenAlexvenueno aff
Pamela C. Hull, Janice S. Emerson, Meghan E. Quirk, Juan Canedo, Jessica L. Jones, Violetta Vylegzhanina, Douglas C. Schmidt, Shelagh A. Mulvaney, Bettina M. Beech, Chiquita Briley, Calvin E. Harris, Baqar A. Husaini

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Cancer Institute
Mots-clésChildhood obesitySnackingMedicineToddlerNutrition EducationGerontologyObesityEnvironmental healthPsychologyOverweightDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Special Supplemental Nutrition Program for Women, Infants, and Children (WIC) in the United States provides free supplemental food and nutrition education to low-income mothers and children under age 5 years. Childhood obesity prevalence is higher among preschool children in the WIC program compared to other children, and WIC improves dietary quality among low-income children. The Children Eating Well (CHEW) smartphone app was developed in English and Spanish for WIC-participating families with preschool-aged children as a home-based intervention to reinforce WIC nutrition education and help prevent childhood obesity. OBJECTIVE: This paper describes the development and beta-testing of the CHEW smartphone app. The objective of beta-testing was to test the CHEW app prototype with target users, focusing on usage, usability, and perceived barriers and benefits of the app. METHODS: The goals of the CHEW app were to make the WIC shopping experience easier, maximize WIC benefit redemption, and improve parent snack feeding practices. The CHEW app prototype consisted of WIC Shopping Tools, including a barcode scanner and calculator tools for the cash value voucher for purchasing fruits and vegetables, and nutrition education focused on healthy snacks and beverages, including a Yummy Snack Gallery and Healthy Snacking Tips. Mothers of 63 black and Hispanic WIC-participating children ages 2 to 4 years tested the CHEW app prototype for 3 months and completed follow-up interviews. RESULTS: Study participants testing the app for 3 months used the app on average once a week for approximately 4 and a half minutes per session, although substantial variation was observed. Usage of specific features averaged at 1 to 2 times per month for shopping-related activities and 2 to 4 times per month for the snack gallery. Mothers classified as users rated the app's WIC Shopping Tools relatively high on usability and benefits, although variation in scores and qualitative feedback highlighted several barriers that need to be addressed. The Yummy Snack Gallery and Healthy Snacking Tips scored higher on usability than benefits, suggesting that the nutrition education components may have been appealing but too limited in scope and exposure. Qualitative feedback from mothers classified as non-users pointed to several important barriers that could preclude some WIC participants from using the app at all. CONCLUSIONS: The prototype study successfully demonstrated the feasibility of using the CHEW app prototype with mothers of WIC-enrolled black and Hispanic preschool-aged children, with moderate levels of app usage and moderate to high usability and benefits. Future versions with enhanced shopping tools and expanded nutrition content should be implemented in WIC clinics to evaluate adoption and behavioral outcomes. This study adds to the growing body of research focused on the application of technology-based interventions in the WIC program to promote program retention and childhood obesity prevention.

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)0,005
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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