Increasing Nonsedentary Behaviors in University Students Using Text Messages: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sedentary behavior (SB) has been linked to many health problems such as type 2 diabetes and heart disease. Increasing the length and frequency of breaks from sitting and increasing the time spent standing and engaged in light and moderate physical activity are ways to decrease SB. Text message-based interventions have succeeded in aiding smoking cessation and increase both physical activity and healthy eating, but they have not been shown to reduce SB. OBJECTIVE: The primary purpose of this pilot study was to determine the effectiveness of a text message-based intervention in increasing nonsedentary behaviors in university students. A secondary purpose was to (1) determine whether the intervention could enhance self-efficacy beliefs for decreasing SB and (2) whether these efficacious beliefs could predict actual SB. METHODS: Eighty-two university students were recruited via mass emails and randomized into intervention (SB-related text messages) or control (text messages unrelated to SB) groups. Participants received daily text messages scheduled by the researcher encouraging breaks from sitting, standing, light- and moderate-intensity physical activity (PA). They then reported various SBs via Web-based questionnaires at four time points (baseline, 2, 4, and 6 weeks). Self-efficacious beliefs toward taking breaks from sitting and decreasing the amount of time spent sitting were assessed at the same time points. RESULTS: Last observation carried forward (LOCF) method was used for incomplete data as an intent-to-treat (ITT) analysis (intervention group n=15, control group n=11). Small-to-moderate effects favoring the text intervention group were found at 6 weeks for break frequency -14.64 minutes, break length +.59 minutes, standing +24.30 min/day, light-intensity +74.34 min/day, and moderate-intensity + 9.97 min/day PA. Only light-intensity PA approached significance (P=.07). Self-efficacy beliefs also favored the text intervention group and reached significance (P=.032) for sitting less. Significant (P<.05) relations were found between the self-efficacy constructs and breaks, standing, and light or moderate PA. CONCLUSIONS: Text messages have the potential to increase nonsedentary behaviors in university students. These messages can increase self-efficacy beliefs to take more breaks and reduce sitting time. Efficacious beliefs can predict actual SB and to a lesser extent light- and moderate-intensity PA. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02562937; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02562937 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jVLwXE5M).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».