Evaluating the Theoretical Content of Online Physical Activity Information for People with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity can aid people with multiple sclerosis (MS) in managing symptoms and maintaining functional abilities. The Internet is a preferred source of physical activity information for people with MS and, therefore, a method for the dissemination of behavior change techniques. The purpose of this study was to examine the coverage and quality of physical activity behavior change techniques delivered on the Internet for adults with MS using Abraham and Michie's taxonomy of behavior change techniques. METHODS: Using the taxonomy, 20 websites were coded for quality (ie, accuracy of information) and coverage (ie, completeness of information) of theoretical behavior change techniques. RESULTS: RESULTS indicated that most websites covered a mean of 8.05 (SD 3.86, range 3-16) techniques out of a possible 20. Only one of the techniques, provide information on behavior-health link and consequences, was delivered on all websites. The websites demonstrated low mean coverage and quality across all behavior change techniques, with means of 0.64 (SD 0.67) and 0.62 (SD 0.37) on a scale of 0 to 2, respectively. However, coverage and quality improved when websites were examined solely for the techniques that they covered, as opposed to all 20 techniques. CONCLUSIONS: This study, which examined quality and coverage of physical activity behavior change techniques described online for people with MS, illustrated that the dissemination of these techniques requires improvement.
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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 | 0,011 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».