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Enregistrement W2908636267 · doi:10.2196/formative.9910

A Pilot Randomized Controlled Trial of a Digital Intervention Aimed at Improving Food Purchasing Behavior: The Front-of-Pack Food Labels Impact on Consumer Choice Study

2018· article· en· W2908636267 sur OpenAlexvenueno aff
Richard Harrington, Peter Scarborough, Charo Hodgkins, Monique Raats, Gill Cowburn, Moira Dean, Aiden Doherty, Edmund Juszczak, Cliona Ní Mhurchú, Naomi Winstone, Richard Shepherd, Lada Timotijević, Mike Rayner

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreBritish Heart FoundationMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPurchasingPsychological interventionIntervention (counseling)MedicineRandomized controlled trialLoyaltyAdvertisingMarketingBusinessNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most food in the United Kingdom is purchased in supermarkets, and many of these purchases are routinely tracked through supermarket loyalty card data. Using such data may be an effective way to develop remote public health interventions and to measure objectively their effectiveness at changing food purchasing behavior. OBJECTIVE: The Front-of-pack food Labels: Impact on Consumer Choice (FLICC) study is a pilot randomized controlled trial of a digital behavior change intervention. This pilot trial aimed to collect data on recruitment and retention rates and to provide estimates of effect sizes for the primary outcome (healthiness of ready meals and pizzas purchased) to inform a larger trial. METHODS: The intervention consisted of a website where participants could access tailored feedback on previous purchases of ready meals and pizzas, set goals for behavior change, and model and practice the recommended healthy shopping behavior using traffic light labels. The control consisted of Web-based information on traffic light labeling. Participants were recruited via email from a list of loyalty card holders held by the participating supermarket. All food and drink purchases for the participants for the 6 months before recruitment, during the 6-week intervention period, and during a 12-week washout period were transferred to the research team by the participating supermarket. Healthiness of ready meals and pizzas was measured using a predeveloped scale based solely on the traffic light colors on the foods. Questionnaires were completed at recruitment, end of the intervention, and end of washout to estimate the effect of the intervention on variables that mediate behavior change (eg, belief and intention formation). RESULTS: We recruited 496 participants from an initial email to 50,000 people. Only 3 people withdrew from the study, and purchase data were received for all other participants. A total of 208 participants completed all 3 questionnaires. There was no difference in the healthiness of purchased ready meals and pizzas between the intervention and control arms either during the intervention period (P=.32) or at washout (P=.59). CONCLUSIONS: Although the FLICC study did not find evidence of an impact of the intervention on food purchasing behavior, the unique methods used in this pilot trial are informative for future studies that plan to use supermarket loyalty card data in collaboration with supermarket partners. The experience of the trial showcases the possibilities and challenges associated with the use of loyalty card data in public health research. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN19316955; http://www.isrctn.com/ISRCTN19316955 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/76IVZ9WjK). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s40814-015-0015-1.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,351 · 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
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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