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Enregistrement W4223598340 · doi:10.3390/healthcare10040700

Application of the IDEAS Framework in Adapting a Web-Based Physical Activity Intervention for Young Adult College Students

2022· article· en· W4223598340 sur OpenAlexaff
Kimberly R. Hartson, Lindsay J. Della, Kristi M. King, Sam Liu, Paige N. Newquist, Ryan E. Rhodes

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Louisville
Mots-clésInteractivityPsychological interventionAccountabilityPsychologySocial mediaIntervention (counseling)Behavior changeIntervention mappingApplied psychologyProcess (computing)Medical educationComputer scienceHealth promotionMultimediaSocial psychologyWorld Wide WebPublic healthMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

User-centered developmental processes are critical to ensuring acceptability of e-health behavioral interventions, and yet physical activity research continues to be inundated with top-down developmental approaches. The IDEAS (Integrate, Design, Assess, and Share) framework outlines a user-centered process for development of e-health interventions. The purpose of this manuscript is to describe the application of the IDEAS framework in adapting a web-based physical activity intervention for young adult college students. Steps 1–3 emphasized integrating insights from users and theory and Steps 4–7 focused on iterative and rapid design with user feedback. Data were collected via repeat qualitative interviews with young adult college students (N = 7). Resulting qualitative metathemes were engagement, accountability, and cultural fit. Therefore, intervention modifications focused on strategies to foster ongoing engagement with the program (e.g., increase interactivity), support personal and social accountability (e.g., private social media group), and provide a cultural fit within the college lifestyle (e.g., images relevant to student life). The resulting web-based intervention included eight weekly lessons, an expanded resource library, “how-to” videos, step and goal trackers, and a private social media group to be led by a wellness coach. In conclusion, the IDEAS framework guided an efficient, user-centered adaptation process that integrated empirical evidence and behavior change theory with user preferences and feedback. Furthermore, the process allowed us to address barriers to acceptability during the design and build stages rather than at later stages of pilot and efficacy testing.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,417 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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