A Digital Intervention for Australian Adolescents Above a Healthy Weight (Health Online for Teens): Protocol for an Implementation and User Experience Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than one-fourth of Australian adolescents are overweight or obese, with obesity in adolescents strongly persisting into adulthood. Recent evidence suggests that the mid-teen years present a final window of opportunity to prevent irreversible damage to the cardiovascular system. As lifestyle behaviors may change with increased autonomy during adolescence, this life stage is an ideal time to intervene and promote healthy eating and physical activity behaviors, well-being, and self-esteem. As teenagers are prolific users and innate adopters of new technologies, app-based programs may be suitable for the promotion of healthy lifestyle behaviors and goal setting training. OBJECTIVE: This study aims to explore the reach, engagement, user experience, and satisfaction of the new app-based and Web-based Health Online for Teens (HOT) program in a sample of Australian adolescents above a healthy weight (ie, overweight or obese) and their parents. METHODS: HOT is a 14-week program for adolescents and their parents. The program is delivered online through the Moodle app-based and website-based learning environment and aims to promote adolescents' lifestyle behavior change in line with Australian Dietary Guidelines and Australia's Physical Activity and Sedentary Behaviour Guidelines for Young People (aged 13-17 years). HOT aims to build parental and peer support during the program to support adolescents with healthy lifestyle behavior change. RESULTS: Data collection for this study is ongoing. To date, 35 adolescents and their parents have participated in one of 3 groups. CONCLUSIONS: HOT is a new online-only program for Australian adolescents and their parents that aims to reduce cardiovascular disease risk factors. This protocol paper describes the HOT program in detail, along with the methods to measure reach, outcomes, engagement, user experiences, and program satisfaction. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12618000465257; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=374771. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13340.
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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 | 0,031 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,010 |
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 ».