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Enregistrement W2944469611 · doi:10.2196/13549

Protocol for the Development of a Behavioral Family Lifestyle Intervention Supported by Mobile Health to Improve Weight Self-Management in Children With Asthma and Obesity

2019· article· en· W2944469611 sur OpenAlexvenueno aff
David A. Fedele, Robert Lucero, David M. Janicke, Mutasim Abu‐Hasan, Elizabeth L. McQuaid, Jon Moon, Andrea Fidler, Tanya Wallace‐Farquharson, David S. Lindberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaChildhood obesitymHealthAttendanceIntervention (counseling)Weight managementBody mass indexObesityGerontologyPhysical therapyFamily medicineWeight lossNursingPsychological interventionOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asthma is the most common chronic childhood illness and is a leading cause of emergency department visits in the United States. Obesity increases the risk of poor health outcomes, reduced quality of life, and increased health care expenditures among youth with asthma. Weight loss is crucial for improving asthma outcomes in children with obesity. Our study team developed the Childhood Health and Asthma Management Program (CHAMP), a 16-session behavioral family lifestyle intervention (BFI) for school-age children with asthma and obesity and evaluated CHAMP in a randomized controlled trial compared with attention control. There were medium effect sizes favoring CHAMP for changes in body mass index z-scores, asthma control, and lung function among completers (ie, those who attended ≥9 of 16 sessions). Despite high rates of satisfaction reported by families, attendance and trial attrition were suboptimal, which raised concerns regarding the feasibility of CHAMP. Qualitative feedback from participants indicated 3 areas for refinement: (1) a less burdensome intervention modality, (2) a more individually tailored intervention experience, and (3) that interventionists can better answer health-related questions. OBJECTIVE: We propose to improve upon our pilot intervention by developing the Mobile Childhood Health and Asthma Management Program (mCHAMP), a nurse-delivered BFI, delivered to individual families, and supported by a mobile health (mHealth) app. This study aims to (1) identify structural components of mCHAMP and (2) develop and test the usability of our mCHAMP app. METHODS: Participants will be recruited from an outpatient pediatric pulmonary clinic. We will identify the structural components of mCHAMP by conducting a needs assessment with parents of children with asthma and obesity. Subsequently, we will develop and test our mCHAMP app using an iterative process that includes usability testing with target users and pediatric nurses. RESULTS: This study was funded in 2018; 13 parents of children with asthma and obesity participated in the needs assessment. Preliminary themes from focus groups and individual meetings included barriers to engaging in health-promoting behaviors, perceived relationships between asthma and obesity, facilitators to behavior change, and intervention preferences. Participatory design sessions and usability testing are expected to conclude in late 2019. CONCLUSIONS: Outcomes from this study are expected to include an mHealth app designed with direct participation from the target audience and usability data from stakeholders as well as potential end users. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13549.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1470,026

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,465 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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