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Enregistrement W2793862064 · doi:10.1002/14651858.cd012932

Interactive social media interventions for health behaviour change, health outcomes, and health equity in the adult population

2018· article· en· W2793862064 sur OpenAlexaff
Vivian Welch, Jennifer Petkovic, Rosiane Simeon, Justin Presseau, Diane Gagnon, Alomgir Hossain, Jordi Pardo Pardo, Kevin Pottie, Tamara Rader, Alexandra Sokolovski, Manosila Yoganathan, Peter Tugwell, Marie DesMeules

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaOttawa HospitalCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthUniversity of OttawaBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPopulation healthSocial mediaBehavior changeHealth equityPsychologyPopulationBehaviour changeHealth promotionEquity (law)Social determinants of healthBehavior change methodsMedicinePublic healthEnvironmental healthSocial psychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a protocol for a Cochrane Review (Intervention). The objectives are as follows: The primary objective of this review is to assess the effects of interactive social media interventions aiming to change health behaviour for adults on health behaviours, physical and psychological health outcomes, and any reported adverse effects. The secondary objectives are: to assess the effects of interactive social media interventions that aim to change health behaviour across population subgroups (defined using PROGRESS‐Plus) to assess effects on health equity; to use a validated taxonomy of behaviour change techniques to determine whether social media interventions with specific behaviour change techniques (BCTs) (or BCT combinations) are more effective; to explore heterogeneity of effects to identify other reasons for differences in effects.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,012
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,005

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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