Recruitment, screening, and baseline participant characteristics in the WALK 2.0 study: A randomized controlled trial using web 2.0 applications to promote physical activity
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
OBJECTIVE: To describe in detail the recruitment methods and enrollment rates, the screening methods, and the baseline characteristics of a sample of adults participating in the Walk 2.0 Study, an 18 month, 3-arm randomized controlled trial of a Web 2.0 based physical activity intervention. METHODS: A two-fold recruitment plan was developed and implemented, including a direct mail-out to an extract from the Australian Electoral Commission electoral roll, and other supplementary methods including email and telephone. Physical activity screening involved two steps: a validated single-item self-report instrument and the follow-up Active Australia Questionnaire. Readiness for physical activity participation was also based on a two-step process of administering the Physical Activity Readiness Questionnaire and, where needed, further clearance from a medical practitioner. RESULTS: Across all recruitment methods, a total of 1244 participants expressed interest in participating, of which 656 were deemed eligible. Of these, 504 were later enrolled in the Walk 2.0 trial (77% enrollment rate) and randomized to the Walk 1.0 group (n = 165), the Walk 2.0 group (n = 168), or the Logbook group (n = 171). Mean age of the total sample was 50.8 years, with 65.2% female and 79.1% born in Australia. CONCLUSION: The results of this recruitment process demonstrate the successful use of multiple strategies to obtain a diverse sample of adults eligible to take part in a web-based physical activity promotion intervention. The use of dual screening processes ensured safe participation in the intervention. This approach to recruitment and physical activity screening can be used as a model for further trials in this area.
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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 | 0,054 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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