Using the behavior change wheel to develop text messages to promote diet and physical activity adherence following a diabetes prevention program
Notice bibliographique
Résumé
Improving diet and physical activity (PA) can reduce the risk of developing type 2 diabetes (T2D); however, long-term diet and PA adherence is poor. To impact population-level T2D risk, scalable interventions facilitating behavior change adherence are needed. Text messaging interventions supplementing behavior change interventions can positively influence health behaviors including diet and PA. The Behavior Change Wheel (BCW) provides structure to intervention design and has been used extensively in health behavior change interventions. Describe the development process of a bank of text messages targeting dietary and PA adherence following a diabetes prevention program using the BCW. The BCW was used to select the target behavior, barriers and facilitators to engaging in the behavior, and associated behavior change techniques (BCTs). Messages were written to map onto BCTs and were subsequently coded for BCT fidelity. The target behaviors were adherence to diet and PA recommendations. A total of 16 barriers/facilitators and 28 BCTs were selected for inclusion in the messages. One hundred and twenty-four messages were written based on selected BCTs. Following the fidelity check a total of 43 unique BCTs were present in the final bank of messages. This study demonstrates the application of the BCW to guide the development of a bank of text messages for individuals with prediabetes. Results underscore the potential utility of having independent coders for an unbiased expert evaluation of what active components are in use. Future research is needed to demonstrate the feasibility and effectiveness of resulting bank of messages.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».