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Enregistrement W1845612406 · doi:10.2196/cancer.4389

Efficacy of a Mobile-Enabled Web App (iCanFit) in Promoting Physical Activity Among Older Cancer Survivors: A Pilot Study

2015· article· en· W1845612406 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityQuality of life (healthcare)Promotion (chess)MedicinePsychologyPhysical activityWeb applicationGerontologyPhysical therapyWorld Wide WebComputer scienceNursingHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The benefits of physical activity for cancer survivors are well documented. However, few older cancer survivors are engaged in regular physical activity. Mobile technologies may be an effective method to deliver physical activity promotion programs for older cancer survivors. iCanFit, a mobile-enabled Web-based app, was developed based on formative research and usability testing. This app includes interactive features of physical activity, goal setting and tracking, and receiving personalized visual feedback. OBJECTIVE: The aim of this study is to pilot test the initial efficacy of iCanFit. METHODS: Older cancer survivors (N=30) were recruited online through our collaborative partnership with a cancer survivor's organization. After the participants completed an online baseline survey, they were asked to use the iCanFit website. Instructional videos on how to use the web app were available on the website. Participants were asked to complete a follow-up survey 2-3 months later. Participants' physical activity, quality of life, and their experience with iCanFit were measured. RESULTS: A total of 30 participants completed the baseline survey, and 26 of them (87%, 26/30) also completed a follow-up survey 2-3 months later. The median age of participants was 69 years (range 60-78). Participants' quality of life and engagement in regular physical activity improved significantly after the use of iCanFit. Participants indicated a general affinity towards the key function "Goals" in iCanFit, which motivated continued activity. They also provided suggestions to further improve the app (eg, adding a reminder functionality, easier or alternative ways of entering activities). CONCLUSION: The interactive Web-based app iCanFit has demonstrated initial efficacy. Even though our study was limited by a small sample size, convenience sampling, and a short follow-up period, results suggest that using mobile tools to promote physical activity and healthy living among older cancer survivors holds promise. Next steps include refining iCanFit based on users' feedback and developing versatile functionality to allow easier physical activity goal setting and tracking. We also call for more studies on developing and evaluating mobile and web apps for older cancer survivors.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,310 · 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