‘Not to Be Harsh but Try Less to Relate to ‘the Teens’ and You’ll Relate to Them More’: Co-Designing Obesity Prevention Text Messages with Adolescents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Text messages remain a preferred way for adolescents to communicate, and recent evidence suggests adolescents would like access to digital healthcare options. However, there is limited evidence for text messages to engage adolescent populations in obesity prevention behaviors. We aimed to co-design a bank of text messages that are evidence-based, acceptable, and engaging for adolescents. An established iterative mixed methods process, consisting of three phases, was used to develop the text message program. The first bank of 145 text messages was drafted based on current evidence, behavior change techniques, and input from researchers and health professionals. A survey was then administered to adolescents and professionals for review of text message content, usefulness, understanding, and age-appropriateness. An adolescent research assistant collaborated with the research team on all three phases. Forty participants (25 adolescents and 15 professionals) reviewed the initial bank of 145 text messages. On average, all reviewers agreed the text messages were easy to understand (13.6/15) and useful (13.1/15). In total, 107 text messages were included in the final text message bank to support behavior change and prevent obesity. This study may guide other researchers or health professionals who are seeking to engage adolescents in the co-design of health promotion or intervention content. Effectiveness of the text message program will be tested in a randomized controlled trial.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle