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Enregistrement W4404368587 · doi:10.2196/60559

A Digital Behavior Change Intervention for Health Promotion for Adults in Midlife: Protocol for a Multidimensional Assessment Study

2024· article· en· W4404368587 sur OpenAlexvenueno aff
Dagmar Soleymani, Dominique Bertrand, Rémi Gagnayre

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotioneHealthGerontologyDisadvantagedHealth interventionPsychological interventionPopulationIntervention mappingIntervention (counseling)MedicineBehavior changeProtocol (science)PsychologyPublic healthApplied psychologyEnvironmental healthHealth careNursingSocial psychologyAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To support lifelong health promotion and disease prevention, Santé publique France studied the methodology for building a social marketing scheme with a digital intervention targeting middle-aged adults, specifically socioeconomically disadvantaged groups. The digital intervention aims to encourage people aged 40-55 years to look after their health in the short and medium terms by adopting small actions relating to 8 health determinants: nutrition, physical activity, smoking, alcohol, stress, cognitive health, sleep, and environmental health. In the long term, the intervention intends to prevent frailty and reduce the burden of multimorbidities in older age, particularly for lower socioeconomic groups. OBJECTIVE: This study aims to measure behavior changes among registered users of the future website. The protocol assesses the impact of the website based on users' implementation of small actions relating to the 8 health determinants. Specifically, it intends to evaluate the website's performance in terms of engaging a specific population, triggering behavior change, raising awareness about a multifactorial approach to health, and encouraging user interaction with the website's resources. METHODS: The methodology is based on clinical assessments developed alongside the website according to the functionalities offered to registered users in their personalized space. The assessment tool design draws on logic models for digital interventions, and their consistency for digital applications is verified. The target audience is clearly defined from the outset. The protocol sets out a 3-step assessment: upon registration, after 3 weeks of use, and after 10 weeks of use (end of assessment). Users are divided into 2 groups (socioeconomically disadvantaged users and others) to characterize differences and make corrections. The protocol uses a mixed assessment approach based on website traffic and user login data. Specific and identifiable behavior changes are documented by monitoring the same individuals from T0 to T2, using verbatim comments to classify them into profiles and conducting semistructured individual interviews with a sample of users. RESULTS: The protocol creates a multidimensional assessment of digital intervention, showing that during a given timeline, interactions with users can reveal their capabilities, opportunities, and motivations to adopt healthy lifestyles. The protocol's principles were integrated into the development of a personal account to assess users' behavior changes. Given the delayed launch of the website, no recruitment or effects analysis of the protocol took place. CONCLUSIONS: As no multidimensional assessment protocol is currently available for digital behavior change interventions, our methods reveal that the different framework stages can strengthen the effect measurement, consolidate the choice of assumptions used within the logic model and steer the digital intervention toward action while reducing the burden of information. The suitability of the assessment protocol remains to be evaluated given the delayed launch of the website. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/60559.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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