Easy-to-learn dietary behavior change intervention does not significantly improve diet quality of college students: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
College students consistently report poor dietary patterns, and face numerous barriers towards improving diet quality. The objective of this study was to determine the impact of an easy-to-learn, semi-personalized diet behavior change intervention on diet quality in college students. This parallel-group, randomized controlled trial was comprised of an ethnically diverse group of full-time college students (N = 114) from two large university campuses in Southern California. Students were screened and excluded if they reported medical conditions requiring a modified diet, were considered at risk for eating disorders, or had a dietary pattern already aligned with the Dietary Guidelines for Americans (DGAs). The experimental group selected 2 of 7 predefined diet change statements that aligned with DGAs and carried them daily as keychain tags for four weeks. The control group was asked to read and consider the DGAs, without any specific dietary directives. We hypothesized that the experimental group would report a significant increase in Healthy Eating Index (HEI)-2020 total and component scores from baseline to 4 weeks, compared to control group. The population ratio method was used to statistically compare HEI-2020 scores between groups. No significant differences were observed between groups for the HEI-2020 total score or its component scores at 4 weeks or at 8 weeks follow-up. This short-term, easy-to-learn dietary intervention for college students was unsuccessful in improving diet quality. Future studies should consider more frequent participant contact and tailoring behavior change options to aspects of students' diets most in need of improvement. This trial was registered under ISRCTN #53920728.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».