Effects of a Smartphone App on Fruit and Vegetable Consumption Among Saudi Adolescents: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary patterns and nutritional status during adolescence have a direct effect on future health outcomes. OBJECTIVE: This study aimed to promote fruit and vegetable intake among adolescents using a smartphone app called MyPlate. METHODS: This randomized intervention study was conducted in an urban area of Jeddah, Saudi Arabia. We included 104 adolescents aged 13 to 18 years, who were randomized into intervention (n=55) or control (n=49) arms. We examined the effects of MyPlate on fruit and vegetable intake over 6 weeks in the intervention group. Pre- and postintervention questionnaires were used in the intervention and control groups. RESULTS: The control group showed a significant increase in fruit consumption scores between baseline (1.15, SD 0.68) and postintervention (1.64, SD 0.98; P=.01), but no significant difference in vegetable consumption scores was observed before (1.44, SD 0.97) and after intervention (1.55, SD 0.90; P=.54). However, there was no significant difference between scores at baseline and after 6 weeks of using the smartphone app for fruit (1.48, SD 0.99 and 1.70, SD 1.11, respectively; P=.31) or vegetables (1.50, SD 0.97 and 1.43, SD 1.03, respectively; P=.30) in the intervention group. Our findings showed no significant impact of using a smartphone app on fruit and vegetable consumption. CONCLUSIONS: These findings suggest that a smartphone app did not significantly improve fruit and vegetable intake among adolescents. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05692765; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05692765.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».