Perceptions of self-monitoring dietary intake according to a plate-based approach: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Dietary self-monitoring is a behaviour change technique used to help elicit and sustain dietary changes over time. Current dietary self-monitoring tools focus primarily on itemizing foods and counting calories, which can be complex, time-intensive, and dependent on health literacy. Further, there are no dietary self-monitoring tools that conform to the plate-based approach of the 2019 Canada Food Guide (CFG), wherein the recommended proportions of three food groups are visually represented on a plate without specifying daily servings or portion sizes. This paper explored the perceptions of end-users (i.e., general public) and Registered Dietitians of iCANPlateTM-a dietary self-monitoring mobile application resembling the CFG. Qualitative data were collected through virtual focus groups. Focus group questions were based on the Capability, Opportunity, Motivation-Behaviour (COM-B) theoretical framework to explore perceptions of using the CFG and currently available dietary self-monitoring tools. The prototype iCANPlateTM (version 0.1) was presented to gain feedback on perceived barriers and facilitators of its use. Focus group discussions were audio recorded and verbatim transcribed. Trained researchers used thematic analysis to code and analyze the transcripts independently. Seven focus groups were conducted with Registered Dietitians (n = 44) and nine focus groups with members from the general public (n = 52). During the focus groups, participants mainly discussed the capabilities and opportunities required to use the current iteration of iCANPlateTM. Participants liked the simplicity of the application and its capacity to foster self-awareness of dietary behaviours rather than weight control or calorie counting. However, concerns were raised regarding iCANPlateTM's potential to improve adherence to dietary self-monitoring due to specific characteristics (i.e., insufficient classifications, difficulty in conceptualizing proportions, and lack of inclusivity). Overall, participants liked the simplicity of iCANPlateTM and its ability to promote self-awareness of dietary intakes, primarily through visual representation of foods on a plate as opposed to reliance on numerical values or serving sizes, were benefits of using the app. Findings from this study will be used to further develop the app with the goal of increasing adherence to plate-based dietary approaches.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».