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Enregistrement W135661918 · doi:10.2196/ijmr.9001

Usage, Acceptability, and Effectiveness of an Activity Tracker in a Randomized Trial of a Workplace Sitting Intervention: Mixed-Methods Evaluation

2018· article· en· W135661918 sur OpenAlexvenueno aff
Charlotte L. Brakenridge, Geneviève N. Healy, Elisabeth Winkler, Brianna S. Fjeldsoe

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of AustraliaMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésSittingRandomized controlled trialIntervention (counseling)Physical therapyActivity trackerPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicinePhysical activityNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wearable activity trackers are now a common feature of workplace wellness programs; however, their ability to impact sitting time (the behavior in which most of the desk-based workday is spent) is relatively unknown. This study evaluated the LUMOback, an activity tracker that targets sitting time, as part of a cluster-randomized workplace sitting intervention in desk-based office workers. OBJECTIVE: Study objectives were to explore: (1) office workers' self-directed LUMOback use, (2) individual-level characteristics associated with LUMOback use, (3) the impact of LUMOback use on activity and sitting behaviors, and (4) office workers' perceived LUMOback acceptability. METHODS: Exploratory analyses were conducted within the activity tracker intervention group (n=66) of a 2-arm cluster-randomized trial (n=153) with follow-up at 3 and 12 months. The intervention, delivered from within the workplace, consisted of organizational support strategies (eg, manager support, emails) to stand up, sit less, and move more, plus the provision of a LUMOback activity tracker. The LUMOback, worn belted around the waist, provides real-time sitting feedback through a mobile app. LUMOback usage data (n=62), Web-based questionnaires (n=33), activPAL-assessed sitting, prolonged (≥30 min bouts) and nonprolonged (<30 min bouts) sitting, standing and stepping time (7-day, 24 h/day protocol; n=40), and telephone interviews (n=27) were used to evaluate study aims. LUMOback usage data were downloaded and described. Associations between user characteristics and LUMOback usage (in the first 3 months) were analyzed using zero-inflated negative binomial models. Associations between LUMOback usage and 3-month activity outcomes were analyzed using mixed models, correcting for cluster. LUMOback acceptability was explored using 3-month questionnaire data and thematic analysis of telephone interviews (conducted 6 to 10 months post intervention commencement). RESULTS: Tracker uptake was modest (43/61, 70%), and among users, usage over the first 3 months was low (1-48 days, median 8). Usage was greatest among team leaders and those with low self-perceived scores for job control and supervisor relationships. Greater tracker use (≥5 days vs <5 days) was significantly associated only with changes in prolonged unbroken sitting (-50.7 min/16 h; 95% CI -94.0 to -7.3; P=.02) during all waking hours, and changes in nonprolonged sitting (+32.5 min/10 h; 95% CI 5.0 to 59.9; P=.02) during work hours. Participants found the LUMOback easy to use but only somewhat comfortable. Qualitatively, participants valued the real-time app feedback. Nonuptake was attributed to being busy and setup issues. Low usage was attributed to discomfort wearing the LUMOback. CONCLUSIONS: The LUMOback-although able to reduce prolonged sitting time-was only used to a limited extent, and its low usage may provide a partial explanation for the limited behavior changes that occurred. Discomfort limited the feasibility of the LUMOback for ongoing use. Such findings yield insight into how to improve upon implementing activity trackers in workplace settings.

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)0,118
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1180,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,468 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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