A Theory-Based Exercise App to Enhance Exercise Adherence: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».