MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3041298171 · doi:10.2196/17919

Design and Development of a Digital Weight Management Intervention (ToDAy): Qualitative Study

2020· article· en· W3041298171 sur OpenAlexvenueno aff
Charlene L Shoneye, Barbara Mullan, Andrea Begley, Christina Pollard, Jonine Jancey, Deborah A. Kerr

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Council Western AustraliaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteHealthwayAustralian Government
Mots-clésWeight managementFocus groupThematic analysisBehavior changeIntervention (counseling)Weight lossApplied psychologyQualitative researchOverweightUsabilityPsychologyPsychological interventionmHealthBehavior change methodsDigital healthMedicineSocial psychologyComputer scienceObesityHealth careMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Tailored Diet and Activity (ToDAy) study aims to build on the campaign by adding a digital intervention with the potential to provide wide-reaching, cost-effective weight management support. OBJECTIVE: The ToDAy study aims to build a tailored intervention using mobile technology to improve diet and physical activity behaviours in adults with overweight and obesity. The main objectives were to identify behavior change techniques for diet and physical activity (PA) change for weight loss and explore preferences for digital intervention features that would be effective in changing diet and PA behaviors. METHODS: This qualitative study uses the principles of a person-based approach to intervention development; the behavioral intervention technology framework; and the capability, opportunity, motivation, and behavior (COM-B) framework. Focus groups and telephone interviews were conducted with 56 adults in Western Australia. Open-ended questions and example intervention features were used to explore the usability and acceptability of the self-monitoring tools, knowledge about effective weight-loss strategies, and acceptability of tailored feedback. Findings from the focus groups and interviews were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Qualitative findings revealed an awareness of key public health messages but a lack of confidence in how to perform these behaviors to help manage their weight. A total of 4 major themes were identified and mapped to the domains of the COM-B framework: (1) misinformation, (2) environmental support, (3) social norms, and (4) confidence. CONCLUSIONS: This study explores users' capability, opportunity, and motivation to perform the target behaviors for weight loss. The findings suggested that a digital weight management intervention using a mobile food record and activity trackers to inform tailored feedback may be acceptable and feasible. Participants expressed a preference for simple expert advice, digital self-monitoring tools, and visual feedback. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/12782.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealth→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→