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Enregistrement W4232646224 · doi:10.26686/wgtn.12831821

A co-designed, culturally-tailored mhealth tool to support healthy lifestyles in māori and pasifika communities in New Zealand: Protocol for a cluster randomized controlled trial

2020· preprint· en· W4232646224 sur OpenAlexaboutno aff
M Verbiest, S Borrell, S Dalhousie, R Tupa'I-Firestone, T Funaki, D Goodwin, J Grey, A Henry, E Hughes, G Humphrey, Y Jiang, A Jull, C Pekepo, J Schumacher, Lisa Te Morenga, M Tunks, M Vano, R Whittaker, CN Mhurchu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueResearch in Social Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthEthnic groupPhoneRandomized controlled trialGerontologyPsychologySociologyMedicineNursingPsychological interventionAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

© Marjolein Verbiest, Suaree Borrell, Sally Dalhousie, Ridvan Tupa'i-Firestone, Tevita Funaki, Deborah Goodwin, Jacqueline Grey, Akarere Henry, Emily Hughes, Gayle Humphrey, Yannan Jiang, Andrew Jull, Crystal Pekepo, Jodie Schumacher, Lisa Te Morenga, Megan Tunks, Mereaumate Vano, Robyn Whittaker, Cliona Ni Mhurchu. Originally published in JMIR Research Protocols (http://www.researchprotocols.org), 22.08.2018. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License. Background: New Zealand urgently requires scalable, effective, behavior change programs to support healthy lifestyles that are tailored to the needs and lived contexts of Māori and Pasifika communities. Objective: The primary objective of this study is to determine the effects of a co-designed, culturally tailored, lifestyle support mHealth tool (the OL@-OR@ mobile phone app and website) on key risk factors and behaviors associated with an increased risk of noncommunicable disease (diet, physical activity, smoking, and alcohol consumption) compared with a control condition. Methods: A 12-week, community-based, two-arm, cluster-randomized controlled trial will be conducted across New Zealand from January to December 2018. Participants (target N=1280; 64 clusters: 32 Māori, 32 Pasifika; 32 clusters per arm; 20 participants per cluster) will be individuals aged ≥18 years who identify with either Māori or Pasifika ethnicity, live in New Zealand, are interested in improving their health and wellbeing or making lifestyle changes, and have regular access to a mobile phone, tablet, laptop, or computer and to the internet. Clusters will be identified by community coordinators and randomly assigned (1:1 ratio) to either the full OL@-OR@ tool or a control version of the app (data collection only plus a weekly notification), stratified by geographic location (Auckland or Waikato) for Pasifika clusters and by region (rural, urban, or provincial) for Māori clusters. All participants will provide self-reported data at baseline and at 4- and 12-weeks postrandomization. The primary outcome is adherence to healthy lifestyle behaviors measured using a self-reported composite health behavior score at 12 weeks that assesses smoking behavior, fruit and vegetable intake, alcohol intake, and physical activity. Secondary outcomes include self-reported body weight, holistic health and wellbeing status, medication use, and recorded engagement with the OL@-OR@ tool. Results: Trial recruitment opened in January 2018 and will close in July 2018. Trial findings are expected to be available early in 2019. Conclusions: Currently, there are no scalable, evidence-based tools to support Māori or Pasifika individuals who want to improve their eating habits, lose weight, or be more active. This wait-list controlled, cluster-randomized trial will assess the effectiveness of a co-designed, culturally tailored mHealth tool in supporting healthy lifestyles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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