Digital Food Records in Community-Based Interventions: Mixed-Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A pressing need exists to understand and optimize the use of dietary assessment tools that can be used in community-based participatory research (CBPR) interventions. A digital food record, which uses a mobile device to capture the dietary intake through text and photography inputs, is a particularly promising mobile assessment method. However, little is understood about the acceptability and feasibility of digital food records in CBPR and how to best tailor dietary assessment tools to the needs of a community. OBJECTIVE: The objective of our study was to evaluate the acceptability and feasibility of digital food records among church-based populations in resource-limited wards of Washington, DC, USA, using a mixed-methods approach. METHODS: This community-based pilot study was conducted as part of the Washington, DC Cardiovascular Health and Needs Assessment. Participants (n=17) received a mobile device (iPod Touch) to photodocument their dietary intake for a 3-day digital food record using a mobile app, FitNinja (Vibrent Health). The acceptability of the digital food record was explored through the thematic analysis of verbatim transcripts from a moderated focus group (n=8). In addition, the feasibility was evaluated by the percentage of participants complying with instructions (ie, capturing both before and after meal photos for at least 2 meals/day for 3 days). RESULTS: Qualitative themes identified were related to (1) the feasibility and acceptability of the mobile device and app, including issues in recording the dietary information and difficulty with photodocumentation; (2) suggestions for additional support and training experiences; and (3) comparisons with other mobile apps. Overall, the participants accepted the digital food record by demonstrating satisfaction with the tool and intent to continue the use (eg, participants recorded an average of 5.2, SD 7, consecutive days). Furthermore, of the 17 participants, 15 photodocumented at least 1 meal during the study period and 3 fully complied with the digital food record instructions. CONCLUSIONS: This study demonstrated digital food records as an acceptable tool in CBPR and identified contributors and barriers to the feasibility of digital food records for future research. Engaging community members in the implementation of novel assessment methods allows for the tailoring of technology to the needs of the community and optimizing community-based interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01927783; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01927783 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/70WzaFWb6).
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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 | 0,026 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».