MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2797761658 · doi:10.2196/resprot.8703

Application of Behavior Change Techniques in a Personalized Nutrition Electronic Health Intervention Study: Protocol for the Web-Based Food4Me Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2797761658 sur OpenAlexvenueno aff
Anna L. Macready, Rosalind Fallaize, Laurie T. Butler, Judi A. Ellis, Sharron Kuznesof, Lynn J. Frewer, Carlos Celis‐Morales, Katherine M. Livingstone, Vera Araújo‐Soares, A.R.H. Fischer, Barbara Stewart‐Knox, John C. Mathers, Julie A. Lovegrove

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 Food, Agriculture and Fisheries, BiotechnologyMedical Research Council
Mots-clésBehavior changePsychological interventionProtocol (science)Intervention (counseling)Randomized controlled trialBehavior change methodsComputer scienceConsistency (knowledge bases)Behaviour changeThe InternetWeb applicationMedicineApplied psychologyPsychologyAlternative medicineWorld Wide WebArtificial intelligenceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To determine the efficacy of behavior change techniques applied in dietary and physical activity intervention studies, it is first necessary to record and describe techniques that have been used during such interventions. Published frameworks used in dietary and smoking cessation interventions undergo continuous development, and most are not adapted for Web-based delivery. The Food4Me study (N=1607) provided the opportunity to use existing frameworks to describe standardized Web-based techniques employed in a large-scale, internet-based intervention to change dietary behavior and physical activity. OBJECTIVE: The aims of this study were (1) to describe techniques embedded in the Food4Me study design and explain the selection rationale and (2) to demonstrate the use of behavior change technique taxonomies, develop standard operating procedures for training, and identify strengths and limitations of the Food4Me framework that will inform its use in future studies. METHODS: The 6-month randomized controlled trial took place simultaneously in seven European countries, with participants receiving one of four levels of personalized advice (generalized, intake-based, intake+phenotype-based, and intake+phenotype+gene-based). A three-phase approach was taken: (1) existing taxonomies were reviewed and techniques were identified a priori for possible inclusion in the Food4Me study, (2) a standard operating procedure was developed to maintain consistency in the use of methods and techniques across research centers, and (3) the Food4Me behavior change technique framework was reviewed and updated post intervention. An analysis of excluded techniques was also conducted. RESULTS: Of 46 techniques identified a priori as being applicable to Food4Me, 17 were embedded in the intervention design; 11 were from a dietary taxonomy, and 6 from a smoking cessation taxonomy. In addition, the four-category smoking cessation framework structure was adopted for clarity of communication. Smoking cessation texts were adapted for dietary use where necessary. A posteriori, a further 9 techniques were included. Examination of excluded items highlighted the distinction between techniques considered appropriate for face-to-face versus internet-based delivery. CONCLUSIONS: The use of existing taxonomies facilitated the description and standardization of techniques used in Food4Me. We recommend that for complex studies of this nature, technique analysis should be conducted a priori to develop standardized procedures and training and reviewed a posteriori to audit the techniques actually adopted. The present framework description makes a valuable contribution to future systematic reviews and meta-analyses that explore technique efficacy and underlying psychological constructs. This was a novel application of the behavior change taxonomies and was the first internet-based personalized nutrition intervention to use such a framework remotely. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01530139; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01530139 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6y8XYUft1).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,424 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetNutrition, Genetics, and DiseaseTravaux en français237 207