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Enregistrement W3021389381 · doi:10.2196/16165

Describing the Process and Tools Adopted to Cocreate a Smartphone App for Obesity Prevention in Childhood: Mixed Method Study

2020· article· en· W3021389381 sur OpenAlexvenueno aff
Paolo Giorgi Rossi, Francesca Ferrari, Sergio Amarri, Andrea Bassi, Laura Bonvicini, Luca Dall'Aglio, Claudia Della Giustina, Alessandra Fabbri, A. Ferrari, Elena Ferrari, Marta Fontana, Marco Foracchia, Teresa Gallelli, Giulia Ganugi, Barbara Ilari, Sara Lo Scocco, Gianluca Maestri, Veronica Moretti, Costantino Panza, Mirco Pinotti, Riccardo Prandini, Simone Storani, Maria Elisabeth Street, Marco Tamelli, Hayley Trowbridge, Francesco Venturelli, Alessandro Volta, Anna Davoli

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupChildhood obesityStakeholderPublic healthmHealthWorkloadCommunity-based participatory researchMedicineMedical educationPsychologyPublic relationsNursingPsychological interventionObesityBusinessPolitical scienceParticipatory action researchSociologyComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood obesity prevention is a public health priority in industrialized countries. The Reggio Emilia Local Health Authority has implemented a program involving primary and secondary prevention as well as the care of obese children. There are many health-promoting mobile apps, but few are targeted to children and very few are sponsored by public health agencies. OBJECTIVE: The goal of the research was to describe the process and tools adopted to cocreate a mobile app sponsored by the Reggio Emilia Local Health Authority to be installed in parents' phones aimed at promoting child health and preventing obesity. METHODS: After stakeholder mapping, a consulting committee including relevant actors, stakeholders, and users was formed. Key persons for childhood obesity prevention were interviewed, focus groups with parents and pediatricians were conducted, and community reporting storytelling was collected. The results of these activities were presented to the consulting committee in order to define the functionalities and contents of the mobile app. RESULTS: Three key trends emerged from community reporting: being active, playing, and being outdoors; time for oneself, family, and friends; and the pressures of life and work and not having time to be active and socialize. In focus groups, interviews, and labs, mothers showed a positive attitude toward using an app to manage their children's weight, while pediatricians expressed concerns that the app could increase their workload. When these findings were explored by the consulting committee, four key themes were extracted: strong relationships with peers, family members, and the community; access to safe outdoor spaces; children's need for age-appropriate independence; and professional support should be nonjudgmental and stigma-free. It should be a dialogue that promotes family autonomy. The app functions related to these needs include the following: (1) newsletter with anticipatory guidance, recipes, and vaccination and well-child visit reminders; (2) regional map indicating where physical activity can be done; (3) information on how to manage emergencies (eg, falls, burns, fever); (4) module for reinforcing the counseling intervention conducted by pediatricians for overweight children; and (5) a function to build a balanced daily diet. CONCLUSIONS: The pilot study we conducted showed that cocreation in health promotion is feasible, with the consulting committee being the key co-governance and cocreation tool. The involvement of stakeholders in this committee made it possible to expand the number of persons and institutions actively contributing to the project.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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