Exploring the Potential of a Behavior Theory–Informed Digital Intervention for Infant Fall Prevention: Mixed Methods Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls are the most common hospitalized injury mechanism in children aged ≤1 years, and currently, there are no targeted prevention interventions. The prevention of falls in children of this age requires changes in the behavior of their caregivers, and theoretically informed digital behavior change interventions (DBCIs) may provide a unique mechanism for achieving effective intervention. However, user acceptance and the ability of DBCIs to effect the required changes in behavior are critical to their likelihood of success. OBJECTIVE: This study aims to evaluate a behavior theory-informed digital intervention developed following a user-centered approach for user experience, the potential for this intervention to prevent infant falls, and its impact on behavioral drivers underpinning fall risk in young children. METHODS: Parents of infants aged <1 year were recruited and asked to use the intervention for 3 months. A pre-post longitudinal design was used to examine the change in the potential to reduce the risk of falls after a 3-month exposure to the intervention. Postintervention data on behavioral drivers for fall prevention, user acceptability, and engagement with the app were also collected. Interviews were conducted to explore user experiences and identify areas for further improvement of the intervention. RESULTS: A total of 62 parents participated in the study. A statistically significant effect on the potential to reduce falls was observed after the intervention. This effect was higher for new parents. Parents agreed that the intervention targeted most of the target behavior drivers. The impact of behavior drivers and intervention on the potential for fall prevention had a positive correlation. The intervention demonstrated good levels of acceptability. Feedback from participants was mostly positive, and the primary area identified for further improvement was widening the scope of the intervention. CONCLUSIONS: This study demonstrated the promise of a newly developed digital intervention to reduce the risk of infant falls, particularly among new parents. It also showed a positive influence of the DBCI on the drivers of parental behaviors that are important for fall reduction among infants. The acceptability of the app was high, and important insights were gained from users about how to further improve the app.
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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 | 0,023 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».