Optimizing Engagement in an Online Dietary Intervention for Depression (My Food & Mood Version 3.0): Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online interventions can be a cost-effective and efficient way to deliver programs to large numbers of people regardless of geographic location. However, attrition in web-based interventions is often an issue. Developing ways to keep participants engaged is important for ensuring validity and limiting potential biases. We developed a web-based dietary intervention as part of The My Food & Mood study which aimed to optimize ways to engage participants with low mood or depressive symptoms to promote dietary behavior change. Different versions of the My Food & Mood program were tested during optimization. Iterations were developed based on user feedback and usage analysis. OBJECTIVE: The purpose of this study was to compare engagement and nonusage attrition across 4 program iterations-which differed by platform format, delivery mode, and activity type-to create an optimized version. METHODS: Each program version contained modular videos with key activities with respect to implementing behavior change techniques of equivalent levels of required participation and length: version 1.0, desktop program and smartphone app; version 2.1, desktop or smartphone program; version 2.2, desktop program; and version 3.0, smartphone app. Adults with PHQ-8 scores of 5 or greater were recruited online and assigned to 1 of the 4 versions. Participants were asked to use the program for 8 weeks and complete measures at weeks 4 and 8. Engagement data were collected from the web-based platform system logs and customized reports. Cox regression survival analysis examined nonusage attrition and Kruskal-Wallis tests compared engagement across each cohort. RESULTS: A total of 614 adults participated. Kruskal-Wallis tests showed significant differences across the 4 cohorts in all engagement measures. The smartphone app (version 3.0) had the greatest engagement as measured by weeks engaged, total usage time, total time key activities, number of active sessions, percentage of activities completed against protocol, goals completed, and percentage of videos watched. Cox regression multivariate survival analysis showed referral from a health practitioner (hazard ratio [HR] 0.344, P=.001) and greater proficiency with computers (HR 0.796, P=.049) reduced the risk of nonusage attrition. Computer confidence was associated with an increased risk of nonusage attrition. CONCLUSIONS: My Food & Mood version 3.0, a dietary intervention delivered via smartphone app with self-monitoring tools for diet quality and mood monitoring, was the version with greatest engagement in a population with low mood or depression. The iterative design techniques employed and analysis of feedback from participants resulted in a program that achieved lower rates of nonusage attrition and higher rates of intensity of use.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».