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Enregistrement W2430950400 · doi:10.2196/mhealth.4997

A Theory-Based Exercise App to Enhance Exercise Adherence: A Pilot Study

2016· article· en· W2430950400 sur OpenAlexaffvenue
Elizabeth C Voth, Nelly D. Oelke, Mary E. Jung

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthSelf-monitoringPhysical therapySession (web analytics)MedicineTheory of planned behaviorSelf-managementSocial cognitive theoryActivity monitorShort Message ServicePsychologyPhysical activityPsychological interventionControl (management)Computer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Use of mobile health (mHealth) technology is on an exponential rise. mHealth apps have the capability to reach a large number of individuals, but until now have lacked the integration of evidence-based theoretical constructs to increase exercise behavior in users. OBJECTIVE: The purpose of this study was to assess the effectiveness of a theory-based, self-monitoring app on exercise and self-monitoring behavior over 8 weeks. METHODS: A total of 56 adults (mean age 40 years, SD 13) were randomly assigned to either receive the mHealth app (experimental; n=28) or not to receive the app (control; n=28). All participants engaged in an exercise goal-setting session at baseline. Experimental condition participants received weekly short message service (SMS) text messages grounded in social cognitive theory and were encouraged to self-monitor exercise bouts on the app on a daily basis. Exercise behavior, frequency of self-monitoring exercise behavior, self-efficacy to self-monitor, and self-management of exercise behavior were collected at baseline and at postintervention. RESULTS: Engagement in exercise bouts was greater in the experimental condition (mean 7.24, SD 3.40) as compared to the control condition (mean 4.74, SD 3.70, P=.03, d=0.70) at week 8 postintervention. Frequency of self-monitoring increased significantly over the 8-week investigation between the experimental and control conditions (P<.001, partial η(2)=.599), with participants in the experimental condition self-monitoring significantly more at postintervention (mean 6.00, SD 0.93) in comparison to those in the control condition (mean 1.95, SD 2.58, P<.001, d=2.10). Self-efficacy to self-monitor and perceived self-management of exercise behavior were unaffected by this intervention. CONCLUSIONS: The successful integration of social cognitive theory into an mHealth exercise self-monitoring app provides support for future research to feasibly integrate theoretical constructs into existing exercise apps. In addition, findings provide preliminary support for theory-based apps to increase self-monitoring and exercise behavior in comparison to a control, no-app condition.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,394 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations70
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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