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Enregistrement W4200430832 · doi:10.2196/24792

Evaluation of a Healthy Relationship Smartphone App With Indigenous Young People: Protocol for a Co-designed Stepped Wedge Randomized Trial

2021· article· en· W4200430832 sur OpenAlexvenueno aff
Jane Koziol‐McLain, Denise Wilson, Alain C. Vandal, Moana Eruera, Shyamala Nada‐Raja, Terry Dobbs, Michael Roguski, Te Wai Barbarich-Unasa

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAuckland University of Technology, New Zealand
Mots-clésRandomized controlled trialIndigenousProtocol (science)PsychologyMedicineMedical educationFamily medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We co-designed a smartphone app, Harmonised, with taitamariki (young people aged 13-17 years) to promote healthy intimate partner relationships. The app also provides a pathway for friends and family, or whānau (indigenous Māori extended family networks), to learn how to offer better support to taitamariki. OBJECTIVE: The aim of our taitamariki- and Māori-centered study is to evaluate the implementation of the app in secondary schools. The study tests the effectiveness of the app in promoting taitamariki partner relationship self-efficacy (primary outcome). METHODS: We co-designed a pragmatic, randomized, stepped wedge trial (retrospectively registered on September 12, 2019) for 8 Aotearoa, New Zealand, secondary schools (years 9 through 13). The schools were randomly assigned to implement the app in 1 of the 2 school terms. A well-established evaluation framework (RE-AIM [Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance]) guided the selection of mixed data collection methods. Our target sample size is 600 taitamariki enrolled across the 8 schools. Taitamariki will participate by completing 5 web-based surveys over a 15-month trial period. Taitamariki partner relationship self-efficacy (primary outcome) and well-being, general health, cybersafety management, and connectedness (secondary outcomes) will be assessed with each survey. The general effectiveness hypotheses will be tested by using a linear mixed model with nested participant, year-group, and school random effects. The primary analysis will also include testing effectiveness in the Māori subgroup. RESULTS: The study was funded by the New Zealand Ministry of Business, Innovation, and Employment in October 2015 and approved by the Auckland University of Technology Ethics Committee on May 3, 2017 (application number: 17/71). CONCLUSIONS: This study will generate robust evidence evaluating the impact of introducing a healthy relationship app in secondary schools on taitamariki partner relationship self-efficacy, well-being, general health, cybersafety management, and connectedness. This taitamariki- and indigenous Māori-centered research fills an important gap in developing and testing strengths-based mobile health interventions in secondary schools. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12619001262190; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=377584. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/24792.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,012

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 Opus0,436
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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