Using Online Computer Tailoring to Promote Physical Activity: A Randomized Trial of Text, Video, and Combined Intervention Delivery Modes
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.
Notice bibliographique
Résumé
Website-delivered interventions are increasingly used to deliver physical activity interventions, yet problems with engagement and retention result in reduced effectiveness. Hence, alternative modes of online intervention delivery need to be explored. Therefore, this study aimed to evaluate the acceptability and effectiveness of a computer-tailored physical activity intervention delivered on the Internet in 3 delivery modes: video, text, or both. Australian adults (N = 803), recruited through e-mail, were randomized into the three delivery modes and received personal physical activity advice. Intervention content was identical across groups. Repeated measures analyses of variance were used to compare the three groups regarding acceptability, website usability, and physical activity. Participants in the video group accepted the content of the physical activity advice significantly better (F = 5.59; p < .01), and spent significantly more time on the website (F = 21.19; p < .001) compared with the text and combination groups. Total physical activity improved significantly over time in all groups (F = 3.95; p < .01). Although the combination group increased physical activity the most, few significant differences between groups were observed. Providing video-tailored feedback has advantages over the conventional text-tailored interventions; however, this study revealed few behavioral differences. More studies, examining alternative delivery modes, that can overcome the limitations of the present study, are needed.
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 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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle