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Enregistrement W2060363541 · doi:10.2196/jmir.1981

Use of Email and Telephone Prompts to Increase Self-Monitoring in a Web-Based Intervention: Randomized Controlled Trial

2012· article· en· W2060363541 sur OpenAlexaff
Mary L. Greaney, Kim Sprunck‐Harrild, Gary G. Bennett, Elaine Puleo, Jess Haines, Kasisomayajula Viswanath, Karen M. Emmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésSelf-monitoringBehavior changePsychological interventionBehavior change methodsIntervention (counseling)Randomized controlled trialWeb applicationSelf-managementWorld Wide WebThe InternetComputer scienceApplied psychologyPsychologyInternet privacyMedicineSocial psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-monitoring is a key behavior change mechanism associated with sustained health behavior change. Although Web-based interventions can offer user-friendly approaches for self-monitoring, engagement with these tools is suboptimal. Increased use could encourage, promote, and sustain behavior change. OBJECTIVE: To determine whether email prompts or email plus telephone prompts increase self-monitoring of behaviors on a website created for a multiple cancer risk reduction program. METHODS: We recruited and enrolled participants (N = 100) in a Web-based intervention during a primary care well visit at an urban primary care health center. The frequency of daily self-monitoring was tracked on the study website. Participants who tracked at least one behavior 3 or more times during week 1 were classified as meeting the tracking threshold and were assigned to the observation-only group (OO, n = 14). This group was followed but did not receive prompts. Participants who did not meet the threshold during week 1 were randomly assigned to one of 2 prompting conditions: automated assistance (AA, n = 36) or automated assistance + calls (AAC, n = 50). During prompting periods (weeks 2-3), participants in the AA and AAC conditions received daily automated emails that encouraged tracking and two tailored self-monitoring reports (end of week 2, end of week 3) that provided feedback on tracking frequency. Individuals in the AAC condition also received two technical assistance calls from trained study staff. Frequency of self-monitoring was tracked from week 2 through week 17. RESULTS: Self-monitoring rates increased in both intervention conditions during prompting and declined when prompting ceased. Over the 16 weeks of observation, there was a significant between-group difference in the percentage who met the self-monitoring threshold each week, with better maintenance in the AAC than in the AA condition (P < .001). Self-monitoring rates were greater in the OO group than in either the AA or AAC condition (P < .001). CONCLUSIONS: Prompting can increase self-monitoring rates. The decrease in self-monitoring after the promoting period suggests that additional reminder prompts would be useful. The use of technical assistance calls appeared to have a greater effect in promoting self-monitoring at a therapeutic threshold than email reminders and the tailored self-monitoring reports alone. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01415492; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01415492 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/68LOXOMe2).

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,381 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations39
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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