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Enregistrement W2181235568 · doi:10.2196/mhealth.4229

Use of the Fitbit to Measure Adherence to a Physical Activity Intervention Among Overweight or Obese, Postmenopausal Women: Self-Monitoring Trajectory During 16 Weeks

2015· article· en· W2181235568 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Cadmus‐Bertram, Bess H. Marcus, Ruth E. Patterson, Barbara A. Parker, Brittany L. Morey

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteOffice of the President, University of CaliforniaUniversity of California, San Diego
Mots-clésActivity trackerOverweightPhysical therapyMedicineRandomized controlled trialIntervention (counseling)Psychological interventionPhysical activityActivity monitormHealthPhysical medicine and rehabilitationBody mass indexNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Direct-to-consumer trackers and devices have potential to enhance theory-based physical activity interventions by offering a simple and pleasant way to help participants self-monitor their behavior. A secondary benefit of these devices is the opportunity for investigators to objectively track adherence to physical activity goals across weeks or even months, rather than relying on self-report or a small number of accelerometry wear periods. The use of consumer trackers for continuous monitoring of adherence has considerable potential to enhance physical activity research, but few studies have been published in this rapidly developing area. OBJECTIVE: The objective of the study was to assess the trajectory of physical activity adherence across a 16-week self-monitoring intervention, as measured by the Fitbit tracker. METHODS: Participants were 25 overweight or obese, postmenopausal women enrolled in the intervention arm of a randomized controlled physical activity intervention trial. Each participant received a 16-week technology-based intervention that used the Fitbit physical activity tracker and website. The overall study goal was 150 minutes/week of moderate to vigorous intensity physical activity (MVPA) and 10,000 steps/day; however, goals were set individually for each participant and updated at Week 4 based on progress. Adherence data were collected by the Fitbit and aggregated by Fitabase. Participants also wore an ActiGraph GT3X+ accelerometer for 7 days prior to the intervention and again during Week 16. RESULTS: The median participant logged 10 hours or more/day of Fitbit wear on 95% of the 112 intervention days, with no significant decline in wear over the study period. Participants averaged 7540 (SD 2373) steps/day and 82 minutes/week (SD 43) of accumulated "fairly active" and "very active" minutes during the intervention. At Week 4, 80% (20/25) of women chose to maintain/increase their individual MVPA goal and 72% (18/25) of participants chose to maintain/increase their step goal. Physical activity levels were relatively stable after peaking at 3 weeks, with only small declines of 8% for steps (P=.06) and 14% for MVPA (P=.05) by 16 weeks. CONCLUSIONS: These data indicate that a sophisticated, direct-to-consumer activity tracker encouraged high levels of self-monitoring that were sustained over 16 weeks. Further study is needed to determine how to motivate additional gains in physical activity and evaluate the long-term utility of the Fitbit tracker as part of a strategy for chronic disease prevention. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01837147; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01837147 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6d0VeQpvB).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations222
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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