Osteoporosis knowledge translation for young adults: new directions for prevention programs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Osteoporosis prevention is heavily reliant on education programs, which are most effective when tailored to their intended audience. Most osteoporosis prevention education is designed for older adults, making application of these programs to younger adults difficult. Designing programs for young adults requires understanding the information-seeking practices of young adults, so that knowledge about osteoporosis can be effectively translated. METHODS: Individual interviews were conducted with 60 men and women-multiethnic, Canadian young adults-to explore both the sources and types of information they search for when seeking information on nutrition or bone health. RESULTS: The results of this study raised themes related to the sources participants use, to their interests and to ways of engaging young adults. Prevention programs should make use of traditional sources, such as peers, family members and medical professionals, as well as emerging technologies, such as social media. Choice of sources was related to the perceived authority of and trust associated with the source. Messaging should relate to young adult interests, such as fitness and food-topics on which young adults are already seeking information-rather than being embedded within specific osteoporosis awareness materials. Engaging young adults means using relatable messages that are short and encourage small changes. Small gender-based differences were found in the information-seeking interests of participants. Differences related to age were not examined. CONCLUSION: Creating short, action-oriented messages that are designed to encourage small changes in behaviour and are packaged with information that young adults are actively seeking is more likely to result in active engagement in prevention behaviours.
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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 | 0,018 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».