Improving the Health and Well-Being of Individuals by Addressing Social, Economic, and Health Inequities (Healthy Eating Active Living): Protocol for a Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health inequity is interlinked with the good health and well-being of an individual. Health inequity can be due to various socioeconomic factors like income levels or social status. Digital health interventions have the potential to reduce the existing health inequities. OBJECTIVE: This study aims to identify determinants of social, economic, and health inequity in diverse settings to enhance healthy eating and active living. It further aims to design and develop a digital health intervention HEAL (Healthy Eating Active Living) that incorporates a human-centered design framework in order to improve healthy eating and active living among rural and urban population groups in Chennai, Tamil Nadu, India. METHODS: A prospective, 3-year cohort study will be conducted. This study aims to recruit 6350 individuals across rural and urban settings of Chennai. A total of 11 sites have been selected for participation in the study. Data on sociodemographic characteristics; economic inequity; HEAL profile; depression, anxiety, and stress; well-being; sources of health information; perceived access to health care; health literacy; navigation of health literacy; and satisfaction with the health system will be gathered. This study would help to explore the determinants of social, economic, and health inequity across multiple sites. SAS (version 9.3; SAS Institute Inc) will be used for data analysis, and results will be reported as 95% CI and P values. This study's findings will guide the design and development of a tailored, human-centered digital health intervention to enhance the health and well-being of Chennai's population groups. RESULTS: As of December 2024, the literature review for the development of the intervention has been completed. The recruitment for the baseline data collection will begin shortly, followed by the development of HEAL intervention. CONCLUSIONS: The proposed study will help in examining the role of the proposed HEAL intervention to enhance the health and well-being of the population groups of Chennai. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/41169.
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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 | 0,032 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,009 |
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 ».