Feasibility of Fit24, a Digital Diabetes Prevention Program for Hispanic Adolescents: Qualitative Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions are promising for reaching and engaging high-risk youth in disease prevention opportunities; however, few digital prevention interventions have been developed for Hispanic youth, limiting our knowledge of these strategies among this population. OBJECTIVE: This study qualitatively assessed the feasibility and acceptability of Fit24, a 12-week goal-setting intervention that uses a Fitbit watch (Fitbit Inc) and theoretically grounded SMS text messages to promote physical activity and sleep among Hispanic adolescents (aged between 14 and 16 years) with obesity. METHODS: After completing the intervention, a subsample of youth (N=15) participated in an in-depth interview. We categorized the themes into dimensions based on participant perspectives using the Practical, Robust Implementation, and Sustainability Model (PRISM) framework. RESULTS: Participants shared positive perceptions of wearing the Fitbit and receiving SMS text messages. Youth were highly engaged in monitoring their behaviors and perceived increased activity and sleep. Almost all youth organically received social support from a peer or family member and suggested the use of a group chat or team challenge for integrating peers into future interventions. However, most youth also expressed the need to take personal responsibility for the change in their behavior. Barriers that impacted the feasibility of the study included the skin-irritating material on the Fitbit watch band and environmental barriers (eg, lack of resources and school schedules), that limited participation in activity suggestions. Additionally, sync issues with the Fitbit limited the transmission of data, leading to inaccurate feedback. CONCLUSIONS: Fit24 is a promising approach for engaging Hispanic youth in a diabetes prevention program. Strategies are needed to address technical issues with the Fitbit and environmental issues such as message timing. While integrating peer social support may be desired by some, peer support strategies should be mindful of youth's desire to foster personal motivation for behavior change. Findings from this study will inform future diabetes prevention trials of Fit24 and other digital health interventions for high-risk pediatric populations.
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 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 | 0,028 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».