Engagement With and Impact of an mHealth App for Childhood Obesity Prevention and Management: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood obesity is a serious global health concern that affects approximately 20% of children worldwide. Digital health behavior change interventions have the potential to improve behaviors that can contribute to childhood obesity, such as diet and physical activity, but often lack sufficient user engagement to achieve significant impact. Objective: The aim of this project is to develop evidence to better understand how users engage with digital interventions and how behavior change techniques can be leveraged to support engagement. Specifically, the study will examine the impact of a family-focused app for childhood obesity prevention on health behaviors, health outcomes, and communication between families and health care professionals (HCPs). Methods: A pretest-posttest, mixed methods evaluation will examine the impact of the NoObesity app on families' physical activity and dietary behaviors and on HCPs' self-efficacy at communicating with families about childhood obesity. Secondary outcomes will include well-being, usability, and users' engagement with and perceptions of the intervention. An initial sample of 1000 families (children and young people of any weight and age under 18 years and their parents) and 180 HCPs will be recruited to participate in the study; a subset of these participants will be invited to take part in qualitative semistructured interviews. The study implementation and follow-up period will last for 6 months, with the outcomes measured at baseline and 3 and 6 months after baseline. Quantitative outcomes will be compared over time using repeated measures ANOVA, and qualitative data will be analyzed thematically and triangulated with app use data. Results: Ethics approval was granted by the Newcastle University Faculty of Medical Science Ethics Committee (2688/41816) on March 22, 2024. Recruitment has not yet started but will involve capturing informed consent (and assent from participants younger than 16 years). Conclusions: The project's key contributions will be to generate evidence of the potential for a family-based digital intervention to support families' health behavior change and HCPs' confidence in their ability to support them and to improve our understanding of how particular behavior change techniques can be used to support engagement with the intervention and its target behavior. Findings will be disseminated through peer-reviewed journals and shared with the general public, with support from patient and public involvement representatives.
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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 | 0,063 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,014 |
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 ».