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Enregistrement W4381110891 · doi:10.1093/nutrit/nuad058

The impact of smartphone app–based interventions on adolescents’ dietary intake: a systematic review and evaluation of equity factor reporting in intervention studies

2023· review· en· W4381110891 sur OpenAlexafffund
Schaafsma Holly, Heather A Jantzi, Jamie A. Seabrook, Louise W. McEachern, Shauna M. Burke, Jennifer D. Irwin, Jason Gilliland

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesChildren’s Health FoundationCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Health FoundationChildren's Health Research InstituteChild Health Foundation
Mots-clésPsycINFOCINAHLMedicinePsychological interventionScopusMEDLINEBehavior change methodsEnvironmental healthGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,662
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,002 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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