Identifying Factors Associated With Dropout During Prerandomization Run-in Period From an mHealth Physical Activity Education Study: The mPED Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mobile phone-based physical activity education (mPED) trial is a randomized controlled trial (RCT) evaluating a mobile phone-delivered physical activity intervention for women. The study includes a run-in period to maximize the internal validity of the intervention trial, but little is known about factors related to successful run-in completion, and thus about potential threats to external validity. OBJECTIVE: Objectives of this study are (1) to determine the timing of dropout during the run-in period, reasons for dropout, optimum run-in duration, and relevant run-in components, and (2) to identify predictors of failure to complete the run-in period. METHODS: A total of 318 physically inactive women met preliminary eligibility criteria and were enrolled in the study between May 2011 and April 2014. A 3-week run-in period was required prior to randomization and included using a mobile phone app and wearing a pedometer. Cross-sectional analysis identified predictors of dropout. RESULTS: Out of 318 participants, 108 (34.0%) dropped out prior to randomization, with poor adherence using the study equipment being the most common reason. Median failure time was 17 days into the run-in period. In univariate analyses, nonrandomized participants were younger, had lower income, were less likely to drive regularly, were less likely to have used a pedometer prior to the study, were generally less healthy, had less self-efficacy for physical activity, and reported more depressive symptoms than randomized participants. In multivariate competing risks models, not driving regularly in the past month and not having used a pedometer prior to the study were significantly associated with failure to be randomized (P=.04 and .006, respectively), controlling for age, race/ethnicity, education, shift work, and use of a study-provided mobile phone. CONCLUSIONS: Regular driving and past pedometer use were associated with reduced dropout during the prerandomization run-in period. Understanding these characteristics is important for identifying higher-risk participants, and implementing additional help strategies may be useful for reducing dropout. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01280812; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01280812 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6XFC5wvrP).
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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 | 0,067 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».