The impact of smartphone app–based interventions on adolescents’ dietary intake: a systematic review and evaluation of equity factor reporting in intervention studies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Adolescence is a critical stage for improving nutrition. The popularity of smartphones makes them an ideal platform for administering interventions to adolescents. A systematic review has yet to assess the impact of smartphone app-based interventions exclusively on adolescents' dietary intake. Furthermore, despite the impact of equity factors on dietary intake and the claim for mobile health of increased accessibility, there is minimal research on the reporting of equity factors in the evaluation of smartphone app-based nutrition-intervention research. OBJECTIVES: This systematic review examines the effectiveness of smartphone app-based interventions on adolescents' dietary intake and the frequency with which equity factors and statistical analyses specific to equity factors are reported in these intervention studies. DATA SOURCES: Databases (ie, Scopus, CINAHL, EMBASE, MEDLINE, PsycINFO, ERIC, and Cochrane Central Register for Randomized Control Trials) were searched for studies published from January 2008 to October 2022. Smartphone app-based intervention studies that were nutrition focused, evaluated at least 1 dietary intake variable, and included participants with a mean age between 10 and 19 years were included. All geographic locations were included. DATA EXTRACTION AND ANALYSIS: Study characteristics, intervention results, and reported equity factors were extracted. Because of the heterogeneity of dietary outcomes, findings were reported as a narrative synthesis. CONCLUSION: In total, 3087 studies were retrieved, 14 of which met the inclusion criteria. Eleven studies reported a statistically significant improvement in at least 1 dietary outcome because of the intervention. Reporting of at least 1 equity factor across articles' Introduction, Methods, Results, and Discussion sections was minimal (n = 5), and statistical analyses specific to equity factors were rare, occurring in only 4 of the 14 included studies. Future interventions should include a measurement of intervention adherence and report the impact of equity factors on the effectiveness and applicability of interventions for equity-deserving groups.
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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 | 0,072 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».