Promoting Health Behavior Change in the Preconception Period: Combined Approach to Intervention Planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Half of women begin pregnancy above the healthy weight range, increasing the risk of complications and adversely affecting the lifelong health of their babies. Maternal obesity remains the strongest risk factor for offspring obesity across childhood, adolescence, and adulthood. Previous research suggests that women should be encouraged to be within a healthy weight range before conception to improve health outcomes. OBJECTIVE: We outlined the intervention planning and design process to develop an evidence-informed eHealth intervention to promote weight management. The intervention, based on psychological theories and behavior change techniques, has been developed for women affected by overweight or obesity who intend to become pregnant. The Begin Better web application is part of an integrated program being evaluated in a clinical trial to assess if weight management before pregnancy can influence clinical outcomes for mothers and babies. METHODS: Our intervention development process was guided by intervention mapping and person-based methods. This study documents steps 2 to 4 of a 6-step iterative intervention mapping approach informed by the Information-Motivation-Behavioral Skills model and the findings of a previous interview study. We defined behavior change objectives for each of the Information-Motivation-Behavioral Skills behavioral determinants as well as theory-based behavior change techniques and practical strategies. We also used persuasive system design principles to assist in translating these strategies into a digital environment. RESULTS: The resultant intervention comprises nutritional and physical activity content along with psychological strategies, which are notably absent from mainstream weight management programs. Strategies to increase motivation, garner social support, and promote self-care are integral to maintaining engagement with the intervention, which aims to improve lifestyle behaviors and enhance well-being. Important elements include tracking mechanisms for percentage progress toward goals to enable feedback on behaviors and outcomes; in-application messages of praise on entry of goals or habits; and strategies to prompt habit formation and action planning via small, easily achievable steps toward positive change. CONCLUSIONS: Design decisions and processes for idea generation about intervention content, format, and delivery are often not reported. In this study, we respond to this gap in the literature and outline a process that is potentially transferable to the development of other interventions.
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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».