Examining Development Processes for Text Messaging Interventions to Prevent Cardiovascular Disease: Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions delivered by mobile phones have the potential to prevent cardiovascular disease (CVD) by supporting behavior change toward healthier lifestyles and treatment adherence. To allow replication and adaptation of these interventions across settings, it is important to fully understand how they have been developed. However, the development processes of these interventions have not previously been systematically examined. OBJECTIVE: This study aimed to systematically describe and compare the development process of text messaging interventions identified in the Text2PreventCVD systematic review. METHODS: We extracted data about the development process of the 9 interventions identified in the Text2PreventCVD systematic review. Data extraction, which was guided by frameworks for the development of complex interventions, considered the following development stages: intervention planning, design, development, and pretesting. Following data extraction, we invited the developers of the interventions to contribute to our study by reviewing the accuracy of the extracted data and providing additional data not reported in the available publications. RESULTS: A comprehensive description of the development process was available for 5 interventions. Multiple methodologies were used for the development of each intervention. Intervention planning involved gathering information from stakeholder consultations, literature reviews, examination of relevant theory, and preliminary qualitative research. Intervention design involved the use of behavior change theories and behavior change techniques. Intervention development involved (1) generating message content based on clinical guidelines and expert opinions; (2) conducting literature reviews and primary qualitative research to inform decisions about message frequency, timing, and level of tailoring; and (3) gathering end-user feedback concerning message readability, intervention acceptability, and perceived utility. Intervention pretesting involved pilot studies with samples of 10 to 30 participants receiving messages for a period ranging from 1 to 4 weeks. CONCLUSIONS: The development process of the text messaging interventions examined was complex and comprehensive, involving multiple studies to guide decisions about the scope, content, and structure of the interventions. Additional research is needed to establish whether effective messaging systems can be adapted from work already done or whether this level of development is needed for application in other conditions and settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».