Accounting for health literacy and intervention preferences when reducing unhealthy snacking: protocol for an online randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health literacy describes the cognitive and social skills that individuals use to access, understand and act on health information. Health literacy interventions typically take the 'universal precautions approach' where all consumers are presented with simplified materials. Although this approach can improve knowledge and comprehension, its impact on complex behaviours is less clear. Systematic reviews also suggest that health literacy interventions underuse volitional strategies (such as planning) that play an important role in behaviour change. A recent study found volitional strategies may need to be tailored to the participant's health literacy. The current study aims to replicate these findings in a sample of people who have diabetes and/or are overweight or obese as measured by body mass index, and to investigate the most effective method of allocating an action plan to a participant to reduce unhealthy snacking. METHODS AND ANALYSIS: We plan to recruit approximately 2400 participants at baseline. Participants will receive one of two alternative online action plans intended to reduce unhealthy snacking ('standard' action plan or 'literacy-sensitive' action plan). Participants will be randomised to a method of allocation to an action plan: (1) random allocation; (2) allocation by health literacy screening tool or (3) allocation by participant selection. Primary outcome is self-reported serves of unhealthy snacks during the previous month. Multiple linear regression will evaluate the impact of health literacy on intervention effectiveness. The analysis will also identify independent contributions of each action plan, method of allocation, health literacy and participant selections on unhealthy snacking at 4-week follow-up. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the University of Sydney Human Research Ethics Committee (2017/793). Findings will be disseminated through peer-reviewed international journals, conferences and updates with collaborating public health bodies (Diabetes New South Wales (NSW) & Australian Capital Territory (ACT), and Western Sydney Local Health District). TRIAL REGISTRATION NUMBER: ACTRN12618001409268; Pre-results.
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 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 | 0,060 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,128 | 0,022 |
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 ».