Perceptions of a dietary self-monitoring mobile app resembling the Canada’s food guide : a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Dietary self-monitoring is a behavioural technique that helps to elicit and sustain dietary changes over time. Current dietary self-monitoring tools focus on itemizing foods and serving sizes (portions), making them complex, time-consuming, and hard to use for people with limited or low health literacy. Furthermore, there are no plate-based dietary self-monitoring tools that conform to the 2019 Canada Food Guide (CFG). This thesis explored the perceptions of potential end-users (i.e., members from the general public) and Registered Dietitians (RDs) on a dietary self-monitoring mobile application (app) resembling the CFG, called iCANPlateᵀᴹ. Methods: Qualitative data were collected through virtual focus groups. Questions in the focus group guide were based on the Capability, Opportunity, Motivation- Behaviour (COM-B) model to explore perceptions of using the CFG and available dietary self-monitoring tools. A prototype of iCANPlateᵀᴹ (version 0.1) was presented to gain feedback on perceived barriers and facilitators to using the app, and suggestions on future versions. Trained researchers used transcripts of audio-recorded focus groups to conduct thematic analysis. Results: Seven focus groups with RDs (n=44) and nine focus groups with members from the general public (n=52) were conducted. During the focus groups, participants discussed potential facilitators and barriers to using the current iteration of iCANPlate. They were interested in the simplicity of iCANPlate and its capacity to foster self-awareness of dietary behaviours rather than weight or calorie counting. However, concerns were raised regarding iCANPlate’s potential to improve adherence to dietary self-monitoring, primarily caused by a lack of food classifications, conceptualizing proportions, and lack of inclusivity. In addition, participants suggested necessary and optional components for iCANPlate’s future versions. Conclusions: Overall, participants liked the simplicity of iCANPlate 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. 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 | 0,013 | 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 | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».