Combining Users’ Needs With Health Behavior Models in Designing an Internet- and Mobile-Based Intervention for Physical Activity in Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Internet-based physical activity interventions have great potential in supporting patients in cardiac rehabilitation. Health behavior change theories and user input are identified as important contributors in the effectiveness of the interventions, but they are rarely combined in a systematic way in the design of the interventions. OBJECTIVE: The aim of this study is to identify the appropriate theoretical framework, along with the needs of the users of a physical activity intervention for cardiac rehabilitation, and to combine them into an effective Internet- and mobile-based intervention. METHODS: We explain the theoretical framework of the intervention in a narrative overview of the existing health behavior change literature as it applies to physical activity. We also conducted a focus group with 11 participants of a cardiac rehabilitation program and used thematic analysis to identify and analyze patterns of meaning in the transcribed data. RESULTS: We chose stage-based approaches, specifically the transtheoretical model and the health action process approach as our main framework for tailoring, supplemented with other theoretical concepts such as regulatory focus within the appropriate stages. From the thematic analysis of the focus group data, we identified seven themes: (1) social, (2) motivation, (3) integration into everyday life, (4) information, (5) planning, (6) monitoring and feedback, and (7) concerns and potential problems. The final design of the intervention was based on both the theoretical review and the user input, and it is explained in detail. CONCLUSIONS: We applied a combination of health behavioral theory and user input in designing our intervention. We think this is a promising design approach with the potential to combine the high efficacy of theory-based interventions with the higher perceived usefulness of interventions designed according to user input. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01223170; http://clinicaltrials.gov/show/NCT01223170 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6M5FqT9Q2).
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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 | 0,053 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».