Designing iCanFit: A Mobile-Enabled Web Application to Promote Physical Activity for Older Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most older cancer survivors (OCS) do not engage in regular physical activity (PA) despite well-known health benefits. With the increased use of mobile technologies among older adults, mobile tools may be an effective method to deliver PA promotion programs for OCS. OBJECTIVE: To document the process of designing an OCS-friendly mobile-enabled Web application of PA promotion program. METHODS: Mixed methods encompassing group discussions, individual interviews, and brief surveys with community leaders, OCS, cancer care providers, and software professionals were used in this formative research. RESULTS: The varied stakeholders welcomed the idea of developing an online tool to promote PA in OCS. Our formative research revealed several major barriers to regular PA including limited access to senior-friendly PA resources, lack of motivation and social support, and insufficient knowledge and skills on building safe and appropriate workout plans. This feedback was incorporated into the development of iCanFit, a mobile-enabled Web application, designed specifically for OCS. The iCanFit online tools allow users to locate PA resources, set and track goals for PA, network with peer OCS in a secure online space, and receive practical and evidence-informed healthy tips. CONCLUSIONS: Our mixed-method formative research led to the design of iCanFit protocol to promote PA and well-being of OCS. The involvement of stakeholders is critical in the planning and design of the mobile application in order to enhance program relevance, appeal, and match with the needs of target users.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».