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Enregistrement W4200267972 · doi:10.2196/33322

Designing an Adaptive Adolescent Physical Activity and Nutrition Intervention for COVID-19–Related Health Challenges: Formative Research Study

2021· article· en· W4200267972 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda Grimes, Joseph S. Lightner, Kimberly Piña, Evelyn S Donis de Miranda, Emily M. Meissen-Sebelius, Robin P. Shook, Emily A. Hurley

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of the Assistant Secretary for HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésFocus groupFormative assessmentPsychological interventionIntervention (counseling)IncentivePsychologyPandemicQualitative researchConsumption (sociology)Medical educationMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingPedagogyBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With rates of childhood obesity continually increasing, effective physical activity and nutrition interventions are needed. Formative research is used to tailor interventions to different cultural and geographic contexts and can be vital in adapting intervention strategies in the face of significant disruptive circumstances (like COVID-19). OBJECTIVE: We conducted formative research via in-person and web-based focus groups among middle schoolers and parents to better understand the facilitators and barriers to physical activity and fruit and vegetable consumption and to inform the design of a large intervention for a low-income, urban setting in the US Midwest. METHODS: We conducted 2 phases of qualitative focus groups with parents (n=20) and 6th-9th grade middle schoolers (n=23). Phase 1 was conducted prior to the COVID-19 pandemic in late 2019, and phase 2 was conducted during the COVID-19 pandemic in the summer of 2020. Focus groups were transcribed and thematically coded using the Dedoose software. RESULTS: The main facilitators of physical activity prior to the pandemic included the opportunity to have fun, peer influence, competition (for some), and incentives, while the main barriers to physical activity were time constraints and social discomfort. The main facilitators of eating fruits and vegetables included parental influence, preparation technique, and convenience, while barriers included dislike of vegetables, time constraints, and preparation or freshness. During the pandemic, facilitators of physical activity remained the same, while additional barriers to physical activity such as lack of motivation and limited time spent outside of the home were reported. For fruit and vegetable consumption, both facilitators and barriers remained the same for both time periods. Additionally, for some participants, the pandemic offered an opportunity to offer more fruits and vegetables to middle schoolers throughout the day. CONCLUSIONS: Some themes identified were common to those reported in previous studies, such as peer influence on physical activity and parental influence on fruit and vegetable consumption. Novel themes such as lack of motivation to be active and limited time outside the home helped improve intervention adaptation, specifically during the COVID-19 pandemic. The continuity of formative research after a major unexpected change in the intervention context can be essential in targeting areas of an intervention that can be retained and those that need to be adjusted.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,447
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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