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Enregistrement W2512180298 · doi:10.2196/jmir.5664

Web-Based Video-Coaching to Assist an Automated Computer-Tailored Physical Activity Intervention for Inactive Adults: A Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2512180298 sur OpenAlexaff
Stephanie Alley, Cally Jennings, Ronald C. Plotnikoff, Corneel Vandelanotte

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCentral Queensland UniversityNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésCoachingWeb applicationIntervention (counseling)Randomized controlled trialPsychological interventionComputer scienceThe InternetMultimediaApplied psychologyMedical educationPsychologyWorld Wide WebMedicineNursingPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Web-based physical activity interventions that apply computer tailoring have shown to improve engagement and behavioral outcomes but provide limited accountability and social support for participants. It is unknown how video calls with a behavioral expert in a Web-based intervention will be received and whether they improve the effectiveness of computer-tailored advice. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the feasibility and effectiveness of brief video-based coaching in addition to fully automated computer-tailored advice in a Web-based physical activity intervention for inactive adults. METHODS: Participants were assigned to one of the three groups: (1) tailoring + video-coaching where participants received an 8-week computer-tailored Web-based physical activity intervention ("My Activity Coach") including 4 10-minute coaching sessions with a behavioral expert using a Web-based video-calling program (eg, Skype; n=52); (2) tailoring-only where participants received the same intervention without the coaching sessions (n=54); and (3) a waitlist control group (n=45). Demographics were measured at baseline, intervention satisfaction at week 9, and physical activity at baseline, week 9, and 6 months by Web-based self-report surveys. Feasibility was analyzed by comparing intervention groups on retention, adherence, engagement, and satisfaction using t tests and chi-square tests. Effectiveness was assessed using linear mixed models to compare physical activity changes between groups. RESULTS: A total of 23 tailoring + video-coaching participants, 30 tailoring-only participants, and 30 control participants completed the postintervention survey (83/151, 55.0% retention). A low percentage of tailoring + video-coaching completers participated in the coaching calls (11/23, 48%). However, the majority of those who participated in the video calls were satisfied with them (5/8, 71%) and had improved intervention adherence (9/11, 82% completed 3 or 4 modules vs 18/42, 43%, P=.01) and engagement (110 minutes spent on the website vs 78 minutes, P=.02) compared with other participants. There were no overall retention, adherence, engagement, and satisfaction differences between tailoring + video-coaching and tailoring-only participants. At 9 weeks, physical activity increased from baseline to postintervention in all groups (tailoring + video-coaching: +150 minutes/week; tailoring only: +123 minutes/week; waitlist control: +34 minutes/week). The increase was significantly higher in the tailoring + video-coaching group compared with the control group (P=.01). No significant difference was found between intervention groups and no significant between-group differences were found for physical activity change at 6 months. CONCLUSIONS: Only small improvements were observed when video-coaching was added to computer-tailored advice in a Web-based physical activity intervention. However, combined Web-based video-coaching and computer-tailored advice was effective in comparison with a control group. More research is needed to determine whether Web-based coaching is more effective than stand-alone computer-tailored advice. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ACTRN): 12614000339651; http://www.anzctr.org.au/TrialSearch.aspx?searchTxt=ACTRN12614000339651+&isBasic=True (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jTnOv0Ld).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,405 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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'admission1
Résumé présentoui

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