Multicomponent intervention to reduce daily sedentary time: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test the efficacy of a multicomponent technology intervention for reducing daily sedentary time and improving cardiometabolic disease risk among sedentary, overweight university employees. DESIGN: Blinded, randomised controlled trial. SETTING: A large south-eastern university in the USA. PARTICIPANTS: 49 middle-aged, primarily female, sedentary and overweight adults working in sedentary jobs enrolled in the study. A total of 40 participants completed the study. INTERVENTIONS: Participants were randomised to either: (1) an intervention group (N=23; 47.6+9.9 years; 94.1% female; 33.2+4.5 kg/m(2)); (2) or wait-list control group (N=17; 42.6+8.9 years; 86.9% female; 31.7+4.9 kg/m(2)). The intervention group received a theory-based, internet-delivered programme, a portable pedal machine at work and a pedometer for 12 weeks. The wait-list control group maintained their behaviours for 12 weeks. OUTCOME MEASURES: Primary (sedentary and physical activity behaviour measured objectively through StepWatch) and secondary (heart rate, blood pressure, height, weight, waist circumference, per cent body fat, cardiorespiratory fitness, fasting lipids) outcomes were measured at baseline and postintervention (12 weeks). Exploratory outcomes including intervention compliance and process evaluation measures were also assessed postintervention. RESULTS: Compared to controls, the intervention group reduced daily sedentary time (mean change (95%CI): -58.7 min/day (-118.4 to 0.99; p<0.01)) after adjusting for baseline values and monitor wear time. Intervention participants logged on to the website 71.3% of all intervention days, used the pedal machine 37.7% of all working intervention days and pedalled an average of 31.1 min/day. CONCLUSIONS: These findings suggest that the intervention was engaging and resulted in reductions in daily sedentary time among full-time sedentary employees. These findings hold public health significance due to the growing number of sedentary jobs and the potential of these technologies in large-scale worksite programmes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov #NCT01371084.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».