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Enregistrement W2095169448 · doi:10.2196/resprot.4099

Development of a Fully Automated, Web-Based, Tailored Intervention Promoting Regular Physical Activity Among Insufficiently Active Adults With Type 2 Diabetes: Integrating the I-Change Model, Self-Determination Theory, and Motivational Interviewing Components

2015· article· en· W2095169448 sur OpenAlexafffundvenueabout
Michel Moreau, Marie‐Pierre Gagnon, François Boudreau

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversiteit Maastricht
Mots-clésMotivational interviewingPhysical activityIntervention (counseling)Type 2 diabetesBehavior changePsychologySelf-managementIntervention mappingSelf-efficacyApplied psychologyHealth promotionMedicineComputer scienceDiabetes mellitusPhysical therapySocial psychologyNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes is a major challenge for Canadian public health authorities, and regular physical activity is a key factor in the management of this disease. Given that fewer than half of people with type 2 diabetes in Canada are sufficiently active to meet the recommendations, effective programs targeting the adoption of regular physical activity (PA) are in demand for this population. Many researchers argue that Web-based, tailored interventions targeting PA are a promising and effective avenue for sedentary populations like Canadians with type 2 diabetes, but few have described the detailed development of this kind of intervention. OBJECTIVE: This paper aims to describe the systematic development of the Web-based, tailored intervention, Diabète en Forme, promoting regular aerobic PA among adult Canadian francophones with type 2 diabetes. This paper can be used as a reference for health professionals interested in developing similar interventions. We also explored the integration of theoretical components derived from the I-Change Model, Self-Determination Theory, and Motivational Interviewing, which is a potential path for enhancing the effectiveness of tailored interventions on PA adoption and maintenance. METHODS: The intervention development was based on the program-planning model for tailored interventions of Kreuter et al. An additional step was added to the model to evaluate the intervention's usability prior to the implementation phase. An 8-week intervention was developed. The key components of the intervention include a self-monitoring tool for PA behavior, a weekly action planning tool, and eight tailored motivational sessions based on attitude, self-efficacy, intention, type of motivation, PA behavior, and other constructs and techniques. Usability evaluation, a step added to the program-planning model, helped to make several improvements to the intervention prior to the implementation phase. RESULTS: The intervention development cost was about CDN $59,700 and took approximately 54 full-time weeks. The intervention officially started on September 29, 2014. Out of 2300 potential participants targeted for the tailored intervention, approximately 530 people visited the website, 170 people completed the registration process, and 83 corresponded to the selection criteria and were enrolled in the intervention. CONCLUSIONS: Usability evaluation is an essential step in the development of a Web-based tailored intervention in order to make pre-implementation improvements. The effectiveness and relevance of the theoretical framework used for the intervention will be analyzed following the process and impact evaluation. Implications for future research are discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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