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Enregistrement W2010415397 · doi:10.2196/resprot.2331

Development and Formative Evaluation of a Web-Based Self-Management Exercise and Diet Intervention Program With Tailored Motivation and Action Planning for Cancer Survivors

2013· article· en· W2010415397 sur OpenAlexvenueno aff
Myung Kyung Lee, Hyeoun‐Ae Park, Young Ho Yun, Yoon Jung Chang

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentPsychological interventionMotivational interviewingTranstheoretical modelUsabilityBehavior changeMedical educationWeb applicationThe InternetGoal settingSelf-managementIntervention (counseling)PsychologyApplied psychologyComputer scienceMedicineWorld Wide WebNursingHuman–computer interactionPedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most dietary and exercise interventions developed to date for cancer survivors have employed intensive clinic-based face-to-face counseling sessions. However, when the clinic-based face-to-face intervention ends, the participants cannot receive feedback from the experts, and the motivation for regular exercise and diet practices decreases. One way to overcome the shortcomings of clinic-based face-to-face intervention is to employ the Internet to this end. To maximize effectiveness when providing Web-based interventions, action planning should be able to start at the right time, education should be tailored to motivational readiness, and self-efficacy should be enhanced at appropriate intervals. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a Web-based self-management diet and exercise intervention program with the aid of the transtheoretical model (TTM) and to conduct formative evaluations. METHODS: The Web-based self-management exercise and diet intervention program was developed employing a 5-phase system development life-cycle (SDLC) method. The 5 phases were 1) identification of user requirements, 2) system design, 3) system development, 4) system evaluation, and 5) system application. An expert group composed of 3 content experts, a Web developer, and 2 Web designers, evaluated the usability and accuracy of the content. The program was evaluated by 30 breast cancer survivors for perceived ease of use. RESULTS: The Web-based self-managed exercise and diet intervention program contained 5 components differing in screen layout. These components are introduction, assessment, education (tailored information provision), action planning (goal setting, scheduling, keeping a diary), and automatic feedback. Education, action planning, and automatic feedback were tailored to each participant through the assessment. The processes of change, self-efficacy, and decisional balance, which are the principal strategies encouraging behavioral change according to the TTM theory, were reflected in the education, and self-efficacy was also reflected in the automatic feedback. After iterative testing by experts on problems that arose in terms of usability and content accuracy during system operation, the perceived ease of use of the program was evaluated by 29 breast cancer survivors. The end users rated the program as being easy to understand and use (a total usability score of 81.3 points). In addition, program feasibility was evaluated using the percentage of patients (27/30, 90%) who consistently used the program. CONCLUSIONS: The use of Internet technology allowed immediate and easy access to interventions, real-time monitoring of progress, online education, tailored action planning, and tailored short message services using mobile phones.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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