Designing Mobile Phone Text Messages Using the Behavior Change Wheel Framework to Influence Food Literacy in Adults With Type 2 Diabetes in Kenya: Protocol for a Systematic Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The worldwide prevalence of type 2 diabetes (T2D) has increased in the past decade, and it is projected to increase by 126% by 2045 in Africa. At the same time, mobile phone use has increased in Africa, providing a potential for innovative mobile health interventions to support diabetes care. OBJECTIVE: This study aimed to apply the Behavior Change Wheel (BCW) framework to develop text messages to influence food literacy in adults with T2D in urban Kenya. METHODS: The 8 steps of the BCW framework guided the development of text messages: (1) Define the problem in behavioral terms; (2) select target behaviors; (3) specify the target behaviors based on who needs to perform the behaviors, what needs to change, and when, where, how often, and with whom; (4) identify what needs to change; (5) identify intervention functions; (6) select policy categories; (7) select behavior change techniques (BCTs); and (8) select the mode of delivery. Recent exploratory studies in Kenya and other low- and middle-income countries provided information that was used to contextualize the intervention. RESULTS: In step 1, the behavioral problem was defined as unhealthy dietary patterns among adults with T2D. In step 2, based on a qualitative study in the target population, the target behavior was selected to be evaluation of reliable sources of information, and selection and preparation of healthy food. In step 3, unhealthy dietary patterns were selected. In step 4, 10 domains of the Theoretical Domains Framework were identified, and in step 5, 5 intervention functions were linked to the domains and unhealthy dietary patterns were specified. In step 6, communication and regulations were identified as policy categories, while in step 7, 9 BCTs were selected from the Behavior Change Technique Taxonomy version 1. In step 8, the most suitable mode of delivery was determined to be mobile text messages. A total of 36 mobile text messages were developed based on the 9 BCTs. CONCLUSIONS: This study shows the step-by-step application of the BCW framework to develop mobile text messages to influence food literacy in adults with T2D. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/48271.
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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 | 0,061 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,005 |
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 ».