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Enregistrement W3021317555 · doi:10.2196/15999

Investigating the Efficacy and Cost-Effectiveness of Technology-Delivered Personalized Feedback on Dietary Patterns in Young Australian Adults in the Advice, Ideas, and Motivation for My Eating (Aim4Me) Study: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3021317555 sur OpenAlexaffvenue
Rebecca L. Haslam, Kristine Pezdirc, Helen Truby, John Attia, Melinda Hutchesson, Tracy Burrows, Robin Callister, Leanne Hides, Billie Bonevski, Deborah A. Kerr, David R. Lubans, Sharon I. Kirkpatrick, Megan E. Rollo, Tracy A. McCaffrey, Clare E. Collins

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Advice (programming)PsychologyMedical educationMedicineSelf-efficacyApplied psychologyMultimediaComputer scienceAlternative medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Web-based health interventions may be easier to access and time efficient relative to face-to-face interventions and therefore may be the most appropriate mode to engage young adults. OBJECTIVE: This study aims to investigate the impact of 3 different levels of personalized web-based dietary feedback and support on changes in diet quality. METHODS: The Advice, Ideas, and Motivation for My Eating (Aim4Me) study is a 12-month assessor-blinded, parallel-group randomized controlled trial evaluating the impact of 3 levels of web-based feedback on diet quality, measured using the Australian Recommended Food Score (ARFS). Participants (N=2570) will primarily be recruited via web-based methods and randomized to 1 of 3 groups. Group 1 (control) will receive the Healthy Eating Quiz, a web-based dietary assessment tool that generates a brief feedback report on diet quality. Individuals randomized to this group can use the brief feedback report to make positive dietary changes. Group 2 will receive the Australian Eating Survey, a web-based dietary assessment tool that generates a comprehensive feedback report on diet quality as well as macro- and micronutrient intake. Group 2 will use the comprehensive feedback report to assist in making positive dietary changes. They will also have access to the Aim4Me website with resources on healthy eating and tools to set goals and self-monitor progress. Group 3 will receive the same intervention as Group 2 (ie, the comprehensive feedback report) in addition to a tailored 30-min video consultation with an accredited practicing dietitian who will use the comprehensive feedback report to assist individuals in making positive dietary changes. The self-determination theory was used as the framework for selecting appropriate website features, including goal setting and self-monitoring. The primary outcome measure is change in diet quality. The completion of questionnaires at baseline and 3, 6, and 12 months will be incentivized with a monetary prize draw. RESULTS: As of December 2019, 1277 participants have been randomized. CONCLUSIONS: The web-based delivery of nutrition interventions has the potential to improve dietary intake of young adults. However, the level of support required to improve intake is unknown. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12618000325202; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=374420. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15999.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,005

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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