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Enregistrement W2017848404 · doi:10.2196/jmir.1950

Using Smartphone Technology to Monitor Physical Activity in the 10,000 Steps Program: A Matched Case–Control Trial

2012· article· en· W2017848404 sur OpenAlex
Morwenna Kirwan, Mitch J. Duncan, Corneel Vandelanotte, W. Kerry Mummery

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilQueensland HealthQueensland GovernmentNational Heart Foundation of AustraliaNational Health and Medical Research CouncilCentral Queensland University
Mots-clésComputer sciencePhysical activityControl (management)MedicinePsychologyPhysical therapyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Website-delivered physical activity interventions are successful in producing short-term behavior change. However, problems with engagement and retention of participants in these programs prevent long-term behavior change. New ways of accessing online content (eg, via smartphones) may enhance engagement in these interventions, which in turn may improve the effectiveness of the programs. OBJECTIVE: To measure the potential of a newly developed smartphone application to improve health behaviors in existing members of a website-delivered physical activity program (10,000 Steps, Australia). The aims of the study were to (1) examine the effect of the smartphone application on self-monitoring and self-reported physical activity levels, (2) measure the perceived usefulness and usability of the application, and (3) examine the relationship between the perceived usefulness and usability of the application and its actual use. METHODS: All participants were existing members of the 10,000 Steps program. We recruited the intervention group (n = 50) via email and instructed them to install the application on their smartphone and use it for 3 months. Participants in this group were able to log their steps by using either the smartphone application or the 10,000 Steps website. Following the study, the intervention group completed an online questionnaire assessing perceived usability and usefulness of the smartphone application. We selected control group participants (n = 150), matched for age, gender, level of self-monitoring, preintervention physical activity level, and length of membership in the 10,000 Steps program, after the intervention was completed. We collected website and smartphone usage statistics during the entire intervention period. RESULTS: Over the study period (90 days), the intervention group logged steps on an average of 62 days, compared with 41 days in the matched group. Intervention participants used the application 71.22% (2210/3103) of the time to log their steps. Logistic regression analyses revealed that use of the application was associated with an increased likelihood to log steps daily during the intervention period compared with those not using the application (odds ratio 3.56, 95% confidence interval 1.72-7.39). Additionally, use of the application was associated with an increased likelihood to log greater than 10,000 steps on each entry (odds ratio 20.64, 95% confidence interval 9.19-46.39). Linear regression analysis revealed a nonsignificant relationship between perceived usability (r = .216, P = .21) and usefulness (r = .229, P = .17) of the application and frequency of logging steps in the intervention group. CONCLUSION: Using a smartphone application as an additional delivery method to a website-delivered physical activity intervention may assist in maintaining participant engagement and behavior change. However, due to study design limitations, these outcomes should be interpreted with caution. More research, using larger samples and longer follow-up periods, is needed to replicate the findings of this study.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,331 · 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